🔬 Category

cond-mat.mtrl-sci

4173 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

Atomistic Structure Generation and Neural-Network Screening of Hard Carbons to Identify High-Capacity Sodium Storage

Dit artikel presenteert een schaalbaar computationeel framework dat machine-learned interatomaire potentialen, de RAFFLE-structuurgeneratietool en een neuraal netwerk-surrogaat combineert om meer dan 13.000 realistische harde koolstofstructuren te modelleren, waarbij succesvol hun microstructuurkenmerken worden gekoppeld aan natriumopslagprestaties en hoogcapacitieve anodekandidaten worden geïdentificeerd die de 800 mAh g−1^{-1} overstijgen.

Harry Mclean, Aiden Daniel Emery, Theodore Thomas Walton, Ned Thaddeus Taylor, Steven Paul Hepplestone2026-08-19
🔬 materials science

Active learning molecular beam epitaxy of complex quantum materials

Dit artikel presenteert een efficiënt werkend framework voor actieve leerprocessen dat een random forest surrogaatmodel combineert met sequentieel modelgebaseerde optimalisatie om autonoom door het complexe, niet-lineaire groeilandschap van moleculaire bundel epitaxie te navigeren, waarbij succesvol de optimale synthesecondities voor de metastabiele topologische Weyl-ferromagnet Fe3_3Sn zijn geïdentificeerd binnen slechts enkele iteraties.

Raghutheja Bollampally, Soumya Sankar, Yuqi Qin, Berthold Jäck2026-08-19
🔬 materials science

Polarization-Dependent Raman Selection Rules in Sb2_2S3_3 from First Principles and Experiment

Deze studie combineert eerste-principesberekeningen en experimentele metingen om polarisatieafhankelijke Raman-selectieregels voor Sb2_2S3_3 vast te stellen, wat betrouwbare toewijzingen van fononmodi mogelijk maakt en de gevoeligheid van de techniek voor kristaloriëntatie en structurele orde in antimoonchalcogenide dunne films aantoont.

Tobias Dierke, Michael Hüttenkofer, Stefan Wolff, Mingjian Wu, Julien Bachmann, Erdmann Spiecker, Janina Maultzsch2026-08-19
🔬 materials science

Optical decoherence in Er3+^{3+}-doped CeO2_2 spin qubit platforms

Deze studie combineert computationele modellering en experimentele validatie om Ce³⁺-polaronen en hun complexen te identificeren als de primaire bronnen van optische decoherentie in Er³⁺-gedoteerde CeO₂-spinqubitplatforms, waarbij wordt onthuld dat hun foto-ionisatie bij 0,8 eV de breedte van de lijnverbreding en de fotoluminescentie-quenching drijft.

Vrindaa Somjit, Ignas Masiulionis, Gregory D. Grant, Weiguo Jing, Matteo Giantomassi, Supratik Guha, Gian-Marco Rignanes (…)2026-08-19
🔬 materials science

Exchange scaling of ultrafast angular momentum transfer in 4f\it{f} antiferromagnets

Door tijdsopgeloste zachte röntgendiffractie te combineren met ab-initio berekeningen, demonstreert deze studie dat de snelheid van ultrafast impulsmomentoverdracht in 4f-antiferromagneten direct wordt bepaald door de grootte van de RKKY-interactie, wat een nieuwe weg biedt om de snelheid van magnetische apparaten te verfijnen door de 4f-bezetting te variëren.

Y. W. Windsor, S-E. Lee, D. Zahn, V. Borisov, D. Thonig, K. Kliemt, A. Ernst, C. Schüßler-Langeheine, N. Pontius, U. Sta (…)2026-08-18
🔬 materials science

Ab initio self-trapped excitons

Dit artikel introduceert een computationeel kader gebaseerd op eerste principes dat de Bethe-Salpeter-vergelijking combineert met perturbatietheorie om zelfgevangen excitonen, roostervervormingen en gerelateerde optische eigenschappen in isolatoren en halfgeleiders te modelleren, waarbij de effectiviteit ervan op chromiumtrihaliden en BeO wordt aangetoond om toekomstige experimentele studies te begeleiden.

Yunfei Bai, Yaxian Wang, Sheng Meng2026-08-18
🔬 materials science

Element-specific ultrafast lattice dynamics in monolayer WSe2

Met behulp van ultrasnelle elektronen diffractie onthult de studie element-specifieke atomaire vibraties in monolagen WSe₂ om de niet-thermische roosterevolutie in kaart te brengen en langdurige optische fonon-overpopulatie te identificeren als een sleutelmechanisme voor energieoverdracht.

H. Jung, S. Dong, D. Zahn, T. Vasileiadis, H. Seiler, R. Schneider, S. Michaelis de Vasconcellos, V. C. A. Taylor, R. Br (…)2026-08-18
🔬 materials science

Accurate and efficient protocols for high-throughput first-principles materials simulations

Dit artikel introduceert de Standard Solid-State Protocols (SSSP), een rigoureuze methodologie en open-source toolkit die de selectie van optimale DFT-simulatieparameters automatiseert om een balans te vinden tussen numerieke precisie en computationele efficiëntie voor high-throughput materiaalkundige ontdekking.

Gabriel de Miranda Nascimento, Flaviano José dos Santos, Marnik Bercx, Davide Grassano, Giovanni Pizzi, Nicola Marzari2026-08-18
🔬 materials science

A Linear-Scaling, Charge-Aware Foundation Potential for Atomistic Simulations

Dit artikel introduceert de charge-equilibrated TensorNet (QET), een lineair schalerende, ladingbewuste fundamentele potentiaal die de beperkingen van bestaande modellen overwint door elektrostatische interacties nauwkeurig te vatten om complexe ionische structuren en reactieve processen in energieopslag- en katalysesystemen te voorspellen.

Tsz Wai Ko, Runze Liu, Adesh Rohan Mishra, Zihan Yu, Ji Qi, Shyue Ping Ong2026-08-18