4239 papers
De categorie Materiaalwetenschappen op Gist.Science duikt in de fascinerende wereld van de fysica van gecondenseerde materie, waar onderzoekers nieuwe materialen ontdekken en hun unieke eigenschappen bestuderen. Van supergeleiders tot slimme polymeren, dit vakgebied vormt de basis voor innovaties die onze dagelijkse technologie en toekomstige industrieën vormgeven. Onze missie is om deze complexe wetenschap toegankelijk te maken voor iedereen, van studenten tot professionals buiten de directe onderzoekswereld.
Elke nieuwe preprint in dit domein wordt rechtstreeks vanuit arXiv gehaald en zorgvuldig verwerkt door ons team. We bieden niet alleen gedetailleerde technische samenvattingen voor experts, maar ook heldere, alledaagse uitleg die de kern van het onderzoek duidelijk maakt zonder jargon. Zo blijft u up-to-date met de snelste ontwikkelingen zonder verdwaald te raken in formules.
Hieronder vindt u de meest recente publicaties uit de categorie Materiaalwetenschappen, direct uitgewerkt en samengevat voor uw gemak.
Door de uittreearbeidsfuncties van Li en Li-metaalnanodeeltjes te meten, ontdekten onderzoekers een significant isotoopeffect en een niet-triviale temperatuurafhankelijkheid die eenvoudige modellen uitdagen en het karakter van lithium als een kwantummateriaal benadrukken waarbij elektronische en ionische vrijheidsgraden sterk met elkaar interageren.
Deze studie toont aan dat de topologische antiferromagnet MnSn een ongewoon groot nabij-infrarood foto-elastisch effect vertoont dat wordt gedreven door coherente akoestische fononen, wat de uitzonderlijke gevoeligheid voor roostervervormingen onthult en een fundament legt voor ultrasnelle straintronica-toepassingen.
Dit artikel presenteert een computationeel efficiënt, tweedimensionaal analytisch model voor het karakteriseren van toroidale magnetische ringen met circulaire doorsneden onder sinusvormige excitatie, waarbij expliciete uitdrukkingen worden afgeleid voor interne velden, impedantie en gescheiden verliescomponenten om te dienen als een accuraat alternatief voor de eindige-elementenmethode voor gestandaardiseerde materiaaltesten.
Dit artikel으로 toont aan dat equivariante graph neural networks, specifiek een aangepaste GotenNet, bestaande state-of-the-art modellen aanzienlijk overtreft in het voorspellen van optische spectra en statische reële permittiviteit voor materiaalscreening door gebruik te maken van geometrische expressiviteit en hoogwaardige RPA-niveau trainingsdata.
AdsMind is een op natuurkunde gebaseerd, gesloten-lus multi-agent framework dat gebruikmaakt van machine learning-krachtveldfeedback om initiële gissingen autonoom te corrigeren en efficiënt nauwkeurige adsorptieconfiguraties op heterogene katalysatoroppervlakken te ontdekken, waarbij het open-lusmethoden en heuristische baselines aanzienlijk overtreft in betrouwbaarheid en computationele efficiëntie.
Deze studie presenteert de eerste grootschalige observatie van suboppervlakte-plasticiteit in geconditioneerde koper-elektroden, waarbij wordt aangetoond dat blootstelling aan een hoog elektrisch veld significante intragrain-misoriëntatie induceert die consistent is met evoluerende dislocatiedynamica als het onderliggende fysische mechanisme voor hoogveld-conditionering.
Dit artikel stelt een natuurkundig geïnformeerd kader voor dat convexe neurale netwerken gebruikt om anisotrope vloeifuncties te ontdekken direct uit volveldsverplaatsings- en reactiekrachtgegevens, waarbij de noodzaak voor directe spanningsobservaties of vooraf gedefinieerde parametrische vormen wordt omzeild door de vloeifunctie in te bedden binnen een differentieerbaar elastoplastisch spanningintegratieschema.
Dit artikel stelt een hybride GNN-FEM-raamwerk voor dat een graph neural network-surrogaat voor faseveld-updates integreert binnen een conventioneel finite element-gestaffeld schema, wat efficiënte, nauwkeurige en generaliseerbare simulaties van geschiedenisafhankelijke breukevolutie over diverse geometrieën en condities mogelijk maakt terwijl de fysieke consistentie behouden blijft.
Dit artikel vestigt een theoretisch en numeriek kader voor dichtheids-potentiaal inversie in periodieke systemen met behulp van Moreau-Yosida-geregulariseerde dichtheidsfunctionaaltheorie, waarbij gebruik wordt gemaakt van de lagere halfcontinuïteit van de kinetische energie-functionaal en proximale afbeeldingen om uitwisselings-correlatiepotentialen voor Kohn-Sham- en Gross-Pitaevskii-vergelijkingen te herstellen.
Door foto-geïnduceerde elektronparamagnetische resonantie, optische absorptiespectroscopie en hybride functionele berekeningen te combineren, identificeert deze studie de neutrale ladingstoestand van substitutionele koolstof op de stikstofplaats (C) als de microscopische oorsprong van de breed geobserveerde sub-bandgap optische absorptie in AlN tussen 2 eV en 4 eV.