4119 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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아래에는 이 분야에서 최근 공개된 최신 연구 논문들이 나열되어 있습니다.
본 논문은 MoS 및 h-BN과 같은 반도체에서 주파수 재규격화 및 결맞는 원자 운동을 포함한 초고속 광캐리어 및 포논 역학을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 캐리어-캐리어, 캐리어-포논 및 포논-포논 산란을 명시적으로 모델링하는 통합된 제일원리 다체 프레임워크를 제시한다.
이 논문은 비등방성 하이젠베르크 XYZ 해밀토니안을 사용하여 콜리니어 스핀-하프 반강자성체인 BiCuO의 자기적 들뜸을 모델링하기 위해 Lymar와 Rudoi의 그린 함수 이론을 일반화하였으며, 스핀 파 분산, 임계 자기장, 그리고 최근의 실험 데이터와 일치하는 약 52 K의 닐 온도(Néel temperature)를 성공적으로 계산하였다.
본 연구는 장거리 버킹엄म(Buckingham) 포텐셜과 헤르츠(Hertzian) 접촉 역학을 통합한 새로운 하이브리드 조립체 거친 입자 분자 역학 프레임워크를 도입하여, 입자 간 마찰과 점탄성 감쇠를 명시적으로 모델링하는 것이 조립체 거친 입자 점토 구조의 진화와 기계적 강도를 정확하게 시뮬레이션하는 데 필수적임을 입증한다.
본 논문은 개별 코발트 나노입자 내의 수직 방향 코어를 포함한 자기 소용돌이 구조를 직접적이고 정량적이며 동적으로 시각화하기 위해, 시간 역전 방법론과 경사 스캔 평균 미분 위상 차이 주사 투과 전자 현미경을 결합한 새로운 이미징 기술을 제시한다.
본 논문은 후보 공간을 절반으로 줄이면서도 원래 하이퍼볼륨의 99% 이상을 보존하고 조기 수렴을 개선함으로써 재료 발견을 크게 가속화하는, 다목적 베이지안 최적화와 결합된 능동 학습 유도 적응형 탐색 공간 정밀화 프레임워크를 제안한다.
본 연구는 머신러닝 분자 동역학을 제1원리 편극도 계산과 결합한 방식(MD-Raman)을 활용하여, LLZO 가넷 전해질의 뚜렷한 라만 신호가 리튬 부격자의 진동 역학에서 기인함을 밝힘으로써, 라만 분광법을 단순한 상 식별을 위한 경험적 도구가 아닌 리튬 이온 수송에 대한 미시적 탐침으로 확립한다.
이 논문은 사용자 친화적인 1D 시뮬레이션 도구인 SCAPS-1D를 사용하여 이론과 실험 사이의 간극을 메움으로써 납이 없는 더블 페로브스카이트 태양전지를 최적화하는 활용법을 검토하며, 동시에 3차원 효과에 대한 한계와 정확한 입력 매개변수에 대한 높은 의존성을 강조한다.
본 연구는 단층 MoS 내에서 황 결함을 주기적인 패턴으로 배열하는 것이 국부 결함 상태를 분산 미니밴드로 변형시킴으로써, 무작위 분포와 비교하여 전하 수송을 최대 5개 차수까지 향상시키고 결함이 많은 반도체에서도 높은 전도성을 가능하게 한다는 것을 입증한다.
이 논문은 단열(adiabatic), 섭동(perturbative), 플로케(Floquet)라는 세 가지 서로 다른 미시적 접근 방식을 통합하여 포논의 유효 자기장을 도출함으로써, 저주파 한계에서의 이들의 등가성을 입증하고 SrTiO와 같은 물질에서 자발적 및 유도된 포논 자화의 기여를 명확히 한다.
이 논문은 단결정 내의 균열 전파와 전위 역학을 통합하는 단일 에너지 범함수로부터 유도된 위상장 모델을 제안하며, 전위 방출이 에너지 측면에서 균열을 차폐하는 반면, 진정한 재료 인성 강화는 전위 운동에 저항하기 위한 소산 기작의 결합을 근본적으로 필요로 한다는 것을 입증한다.