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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본 연구는 탄성열량 실험, 자유 에너지 모델링, 제일 원리 계산을 결합하여 MnF 내 알터자성 임계점에 대한 열역학적 탐침을 확립하였으며, 자기 다중극자와 일축 변형 사이의 결합이 어떻게 -파동 알터자성체에서 다중극자 질서를 감지하는 데 사용될 수 있는지를 입증한다.
저자들은 극한 조건에서의 전자 구조 계산에 대해 코언-샴(Kohn-Sham) 수준의 정확도를 달면서도 전통적인 방법들과 비교하여 수백 배의 계산 속도 향상을 제공하는, 비경험적이며 코언-샴 보조를 받는 오비탈 프리 밀도 범함수 이론 프레임워크를 제시한다.
이 논문은 계열의 -파 알터마그넷(altermagnet)을 거울 대칭에 의해 보호되는 견고한 스핀-밸리 결합 노달 라인 페르미온(spin-valley-locked nodal-line fermions)을 구현하기 위한 다재다능한 플랫폼으로 규명하며, 층 공학(layer engineering)과 전자 상관관계(electronic correlations)를 통해 이러한 위상 상태를 분리하기 위한 일반적인 설계 원리를 제공한다.
이 관점은 에너지 소재 발견의 차세대 개척지가 정적인 제로 온도 에너지 예측을 넘어 실제 작동 조건에서 재료의 거동을 지배하는 엔트로피와 비조화성의 필수적인 역할을 포착할 수 있는 열역학 정보 기반 머신러닝 모델을 개발하는 데 있다고 주장한다.
제1원리 계산은 정렬된 가 반전 대칭성을 깨뜨려 거대한 벌크 라쉬바(Rashba) 스핀 분할과 견고한 위상 표면 상태를 나타냄을 밝혀냈으며, 이를 통해 벌크와 표면의 스핀-전하 수송 현상이 공존하는 것을 조사하기 위한 독특한 플랫폼으로서의 지위를 확립하였다.
본 연구는 전이 금속 산화물의 cRPA 유도 허바드 상호작용 매개변수(, , )를 정확하게 예측하는 물리 정보 기반 머신러닝 모델을 제시하며, 이를 통해 고처리량 스크리닝 능력과 이러한 상호작용을 지배하는 전자적 및 구조적 요인에 대한 새로운 물리적 통찰력을 모두 제공한다.
PUDA는 자율 주행 실험실을 위한 헤드리스(headless) 방식의 AI 네이티브 하드웨어 하네스를 도입하여, 기존의 그래픽 인터페이스를 결정론적 명령줄 런타임으로 대체함으로써 자율 에이전트가 실험을 수행하는 동시에 구조화되고 연결된 기록을 통해 완전한 데이터 추적성 및 감사 가능성을 보장합니다.
본 연구는 스캐닝 질소-공석 자력계를 활용하여 기계적 변형이 벌크 -MnTe 내의 알터자성 도메인을 압축 중에는 도메인 병합의 이력 현상을 통해, 그리고 하중 제거 시에는 준안정적 파편화를 통해 제어함을 밝힘으로써 변형 프로그래밍이 가능한 스핀트로닉스 소자를 위한 경로를 구축한다.
이 논문은 플랫 밴드(flat-band) 시스템에서 RKKY 교환 상호작용이 가상 밴드 간 전이에 의해 지배되며, 이로 인해 밴드 갭과 양자 기하학 모두에 의해 결정되는 지수적 감쇄 길이를 갖게 되는 한편, 분산의 복원이 기하학적 선택 효과를 유도하여 감쇄 꼬리(decay tail)를 에서 로 변화시킬 수 있음을 입증한다.
기계 학습 포스 필드 기반 분자 역학 시뮬레이션을 사용한 본 연구는 강유전성 Hf0.5Zr0.5O2에서의 분극 전환이 기존의 단순 변위 모델이 아니라, 독특한 "우회(detour)" 경로와 내부적 자기 보상(self-compensation)을 포함하는 3배위 및 4배위 산소 원자 간의 협동적이고 일시적인 교환에 의해 구동됨을 밝혀냈다.