2723 편의 논문
물질 과학과 응집물질 물리학은 우리 주변의 고체와 액체가 어떻게 작동하는지를 탐구하는 분야입니다. 이 영역에서는 전기가 어떻게 흐르고, 자석은 왜 자성을 띠며, 새로운 재료가 어떤 특성을 가지는지 등 일상생활을 바꾸는 기초 원리를 연구합니다.
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본 연구는 다양한 특성화 기법을 활용하여 BaF와 CaF 단결정 내의 이터븀 도입을 체계적으로 비교함으로써, 호스트 양이온의 정체성이 Yb와 Yb 전하 상태 간의 안정화 균형을 지배하고 국부적 결함 형성과 광학적 특성을 결정함을 입증한다.
본 논문은 이론적 분석과 실험적 관찰을 통해 복잡 농축 합금 내 원자의 비균일 분포가 인장 및 압축 변형장을 보상함으로써 전체 시스템 에너지를 감소시킨다는 것을 입증하여, 열역학적 안정성을 결정하는 데 국부적 화학적 및 구조적 이질성이 수행하는 결정적 역할을 부각시켰다.
본 논문은 대부분의 리튬전지 음극 화학에서 고체 전해질 계면 (SEI) 성장이 확산 제한 지수 1/2 을 갖는 보편적인 포물선 법칙을 따르는 반면, 무음극 구성은 핵생성 제어 역학으로 인해 약 0.77 의 초포물선 지수로 유일하게 벗어난다는 것을 보여준다.
본 논문은 계면 형태학의 안장-노드 분기가 배터리 열화를 지배함을 보여주는 최소 비선형 상미분방정식 모델을 제안하여, 무전극 리튬이 임계 임계값 근처에 위치하도록 다양한 양극 구성을 안정성 스펙트럼에 성공적으로 매핑함으로써 보편적 불안정성을 예측하고 주요 실험 경향을 검증한다.
본 논문은 육방정계 질화붕소 (hBN) 플레이크에서 열적으로 유도된 곡률이 포논 결합을 억제하는 변형률 구배를 생성함으로써 내장된 단일 광자 방출체의 실온 스펙트럼 순도와 결맞음을 크게 향상시킨다는 것을 보여준다.
본 논문은 SOAP 기술자에 기반한 원칙적인 분포 외 평가 프로토콜을 통해 검증된 회전 증강 그래프 신경망인 QT-Net 을 소개하며, 이는 전자 분포 및 다중극자 같은 원자 특성을 추론함으로써 하류 분자 특성 예측을 개선하고 정확한 기저 상태 쌍극자 모멘트를 복원함을 보여준다.
본 연구는 RGaGe(R = Ce, Pr, Nd) 비중심대칭 희토류 저르마나이드를 d-궤도에서 f-궤도 우세 토폴로지로의 진화를 탐구하는 조정 가능한 플랫폼으로 확립하고, 자기 질서와 결합된 견고한 웨일 반금속 상태에 기인한 거대 본질적 이상 홀 효과를 입증한다.
본 연구는 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증강을 활용한 머신러닝을 적용하여 코발트 없는 고엔트로피 합금에서 체심 입방상 안정성을 성공적으로 예측하고, 84%의 정확도로 혼합 엔탈피와 원자 크기 차이를 주요 설명 변수로 규명하였다.
본 논문은 도핑된 CaMnO3 에서 유한한 공공 농도와 구성 엔트로피를 고려하는 것이 평형 산소 화학량론 예측 및 대량 소재 발견을 위한 더 정확하고 실험과 일치하는 틀을 제공함을 보여줌으로써, 페로브스카이트 열화학 소재 선별을 위한 단일 산소 공공 형성 에너지의 관례적 사용을 도전한다.
1 차 원리 계산과 몬테카를로 탐색을 활용하여 본 연구는 -SiAlON 인광체 내 Eu의 원자 규모 구조를 규명하여, Al/O 농도 증가에 따른 방출의 적색 이동과 함께 물질의 약한 전자 - 포논 결합 및 분해된 진동 구조 피크를 설명하는 평면형 Eu-N 배위 모델을 확인하였다.