2732 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 논문은 고차원 전자 전하 밀도 데이터를 컴팩트한 잠재 표현으로 압축하는 물리 정보 기반 딥러닝 프레임워크를 소개하며, 이를 통해 기존 DFT 계산에 필요한 계산 자원의 일부만을 사용하여 수천 가지 무기 화합물의 주요 기계적 및 열역학적 특성을 신속하고 정확하게 예측할 수 있게 한다.
본 논문은 직접적인 상관관계가 아닌 조건부 진화 연산자를 학습함으로써 다양한 매개변수와 재료 시스템에 걸쳐 미세구조 진화를 효율적이고 정확하게 예측하는 물리 정보 신경 연산자 프레임워크인 PFNet을 소개합니다.
본 연구는 저온 비접촉 원자력 현미경과 밀도 범함수 이론을 결합하여 물-표면 상호작용과 물-물 상호작용 간의 경쟁에 의해 주도되며, 물의 흡착량이 증가함에 따라 와로나타이트 (100) 표면에서의 물 흡착이 격자 순응 패턴에서 복잡한 공존 구조를 거쳐 최종적으로 물 클러스터로 전환되는 과정을 규명하였다.
본 연구는 외부 자기장을 Ni-Fe 산화수소화물에 인가하면 스핀-격자 결합을 조절하여 산소 발생 반응 중간체의 고유한 스케일링 관계를 완화함으로써 계면의 구조적 유연성을 통해 적응적 흡착을 가능하게 하고 과전위를 감소시킨다는 것을 보여준다.
본 연구는 (011) 방향 수직 브리지만 -GaO 기판의 전위 배열과 영역 경계를 특성화하기 위해 X 선 토포그래피와 레티큘로그래피를 활용하여 이들의 특정 결정학적 배향을 규명하고, 에피택셜 성장 및 소자 성능과 관련된 결함 형성의 중요한 통찰력을 제공한다.
본 연구는 CrRhAs 가 (1/3, 1/3, 1/2) 전파 벡터를 가진 비공선 반강자성 구조와 이상적인 다대역 수송 특성을 지닌 강상관 카고메 금속임을 실험적으로 규명하여, 기존 이론적 예측과 모순되는 강자성 차위 이웃 결합을 발견했습니다.
본 연구는 기계 학습 기반 힘장을 활용하여 다양한 합금 표면의 140 만 개 흡착 지점을 분석하는 면별 분해 흡착 에너지 분포 프레임워크를 제시함으로써, CO 수소화 반응에서 활성과 메탄올 선택성을 동시에 최적화하는 특정 조성과 배향을 규명한다.
본 연구는 밴드갭을 최적화하고 제조 과제를 최소화하기 위해 3 원계 혼합 서브셀을 활용하는 확장 가능한 RAINBOW 분광 분할 아키텍처가 단일 접합 소자에서 12.9% 인 유기 광전지 효율을 3 접합 구성에서 17.3% 로 향상시킬 수 있음을 입증하여 고성능 제조 가능한 태양전지에 대한 타당성을 확인하였다.
동적 정점 근사를 사용하여 본 연구는 기존의 에머리 모델이 구리산화물 초전도 현상의 정성적 특징을 포착하지만, 표준적인 세 개를 넘어선 장거리 홉핑 매개변수를 포함하는 것이 정량적으로 정확한 위상도 및 적절한 d-파 질서 매개변수를 달성하는 데 필수적임을 보여준다.
이 연구는 피에조반응 힘 현미경 및 관련 기법을 사용하여 메틸암모늄 납 요오드화 페로브스카이트 박막에서 교번 분극을 갖는 90 nm 폭의 강유전성 영역을 규명하였으며, 이는 전하 캐리어 추출의 국소적 변동과 상관관계를 가지며 해당 물질의 압전적 성질을 확인해 주었다.