🔬 Category

cond-mat.mtrl-sci

4265 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.

🔬 materials science

Symmetry-protected nodal planes and accidental nodal surfaces in mixed odd-even wave spin-momentum locking of relativistic altermagnets

Deze studie onderzoekt relativistische spin-momentumvergrendeling in centrosymmetrisch CrSb en niet-centrosymmetrisch MnTe, en onthult dat hoewel gg-golfsymmetrie alleen behouden blijft onder specifieke uitlijningen van de Néel-vector en het elektrische veld, ferro-elektrische altermagneten gemengde impulsmomentgolf-symmetrieën kunnen vertonen die zowel symmetrie-geschermde knooppunten als toevallige knooppuntvlakken bevatten.

Xujia Gong, Amar Fakhredine, Sahar Izadi Vishkayi, Carmine Autieri2026-05-25
🔬 materials science

Nonequilibrium dynamics of high energy transitions in monolayer WSe2_{2}

Deze studie combineert breedbandige ultrafast transient absorption spectroscopie met berekeningen uit eerste principes om aan te tonen dat optische overgangen met hoge energie in monolaag WSe2_{2} aanzienlijk langzamere vormings- en relaxatiedynamica vertonen dan excitonen aan de bandrand, als gevolg van de door fononen gemedieerde vorming van impuls-donkere excitonen.

Oleg Dogadov, Jorge Cervantes-Villanueva, Nicholas Olsen, Chiara Trovatello, Xiaoyang Zhu, Giulio Cerullo, Alejandro Mol (…)2026-05-25
🔬 materials science

Nonperturbative Magnetic Orbital Hall Effect in Altermagnets

Dit artikel daagt de heersende opvatting uit dat niet-relativistische effecten in altermagneten onafhankelijk zijn van spin-baan-koppeling door een reusachtig, niet-perturbatief magnetisch orbitaal Hall-effect te voorspellen dat uniek toelaatbaar is in altermagneten, wat magnetisatiemanipulatie zonder veld en sterke responsen bij kamertemperatuur mogelijk maakt in materialen zoals CrSb en FeSb2.

Xukun Feng, Jin Cao, Lay Kee Ang, Shengyuan A. Yang, Cong Xiao, X. C. Xie2026-05-22
🔬 condensed matter

MetaDNS: Enhancing Exploration in Discrete Neural Samplers via Well-Tempered Metadynamics

Het artikel introduceert MetaDNS, een raamwerk dat goed-gedempte metadynamica integreert in discrete neurale steekproefnemers om modale ineenstorting te overwinnen en efficiënte verkenning van hoge-energiebarrières mogelijk te maken voor nauwkeurige vrije-energieschatting in complexe discrete verdelingen.

Xiaochen Du, Juno Nam, Jaemoo Choi, Wei Guo, Sathya Edamadaka, Junyi Sha, Elton Pan, Yongxin Chen, Molei Tao, Rafael Góm (…)2026-05-22
🔬 materials science

First-Principles Study of Fe Adsorption and Its Effects on the Mechanical and Electrical Properties of Monolayer and Bilayer Biphenylene Networks

Deze studie uitgaande van eerste principes onthult dat hoewel Fe-adsorptie op biphenyleennetwerken de in-vlakke mechanische eigenschappen slechts minimaal beïnvloedt, het de uit-vlakke stijfheid in bilagenstructuren dramatisch verhoogt en een uitgesproken anisotropie in de elektrische geleiding induceert, wat de potentie ervan onderstreept om de functionele eigenschappen van het materiaal te tunen.

Xiao-Ke Zhang, Zheng-Zhe Lin2026-05-22
🔬 materials science

CNN-Based Classifier for Automated Identification of Magnetic States in Spin Dynamics Simulations

Dit artikel presenteert een geautomatiseerd deep learning-framework dat gebruikmaakt van een EfficientNetV1B0 Convolutional Neural Network om negen verschillende magnetische toestanden, waaronder complexe antiferromagnetische texturen, nauwkeurig te classificeren op basis van RGB-visualisaties gegenereerd door atomaire spin-dynamica-simulaties.

Amal Aldarawsheh, Ahmed Alia, Stefan Blügel2026-05-22
🔬 materials science

Virp: neural network-accelerated prediction of physical properties in site-disordered materials

Dit artikel introduceert "Virp", een door een neurale netversnelde pipeline die permutatiegebaseerde generatie van virtuele cellen, bemonstering en thermodynamische nabewerking combineert om fysische eigenschappen in plaatsongevorderde materialen efficiënt te voorspellen, waarbij de computationele beperkingen van traditionele methoden worden overwonnen door aan te tonen dat adequate configuratiebemonstering kan worden bereikt met slechts 400 virtuele cellen.

Andy Paul Chen, Martin Hoffmann Petersen, Kedar Hippalgaonkar2026-05-22
🔬 applied physics

Simultaneously monitoring Ga adsorption and desorption kinetics on GaN(0001) using four in situ techniques

Deze studie maakt gebruik van vier gelijktijdige in situ-technieken om de adsorptie- en desorptiekinetiek van Ga op GaN(0001) systematisch te karakteriseren bij verschillende bedekkingsgraden, waarbij een verenigd kinetisch model met succes wordt gevalideerd en een desorptie-activeringsenergie van de Ga-adlaag wordt bepaald van 2,87 ± 0,04 eV.

Huaide Zhang, Philipp John, Jingxuan Kang, Lutz Geelhaar, Yongjin Cho, Oliver Brandt2026-05-22