🔬 Category

cond-mat.mtrl-sci

3309 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

Bayesian Parameter Estimation for Predictive Modeling of Illumination-Dependent Current-Voltage Curves

Dit artikel valideert een op machine learning gebaseerd Bayesiaans raamwerk voor parameterschatting van zonnecellen door aan te tonen dat het opnemen van de donkere shuntweerstand, het benadrukken van verschoven stroom tijdens het fitten, en het benutten van specifieke verlichtingsafhankelijke stroom-spanningcurvecombinaties de nauwkeurigheid van voorspellende modellering voor apparaatprestaties significant verbetert.

Eunchi Kim, Thomas Kirchartz2026-07-28
🔬 materials science

Scalable Low-Cost Laboratory Automation: A Digital Twin-Integrated Robotic Platform for Autonomous Liquid Handling (RAINBOT)

Dit artikel introduceert RAINBOT, een goedkoop, open-source robotisch platform voor het hanteren van vloeistoffen dat is gebouwd vanuit een aangepaste 3D-printer en een real-time browsergebaseerde digitale tweeling en inverse-design-framework integreert om toegankelijke, op afstand gesuperviseerde en autonome laboratoriumexperimentatie mogelijk te maken tegen een fractie van de commerciële kosten.

Mohamed Rami Ayeche, Souhil Sid, Ahyen Mostofa, Rehaan Hussain, Ali Shayesteh, Fadwa El Mellouhi2026-07-28
🔬 condensed matter

Statistical Mechanics of Thermal Diffusion in Rough Energy Landscapes

Dit artikel presenteert een variationeel statistisch kader voor thermische diffusie in complexe vaste stoffen, waarbij wordt aangetoond dat microscopische thermodynamische en kinetische fluctuaties het niet-Arrhenius gedrag beheersen, terwijl wordt uitgelegd hoe configuratie-entropie en concurrerende energiefluctuaties een benaderend Arrhenius gedrag kunnen herstellen bij hogere temperaturen in vaste oplossingen.

Soham Chattopadhyay, Blas P. Uberuaga2026-07-28
⚡ electrical engineering

pyALDIC: A Python Implementation of Augmented Lagrangian Digital Image Correlation with a GUI, Adaptive Meshing, and Mask-Aware Subset Splitting

Dit artikel introduceert pyALDIC, een open-source, cross-platform Python-bibliotheek voor augmented Lagrangian digitale beeldcorrelatie die beschikt over een GUI, een scriptbare API, adaptieve quadtree-meshing en masker-bewuste subset-splitsing om efficiënte en betrouwbare full-field verplaatsings- en rekmetingen mogelijk te maken.

Zixiang Tong, Jin Yang2026-07-28
🔬 materials science

AEcroscopyWave: Towards Self-Driving Characterization Platforms for Agentic AI

Dit artikel introduceert AEcroscopyWave, een op maat gemaakt karakteriseringsplatform dat ontworpen is om de kloof te overbruggen tussen hoogwaardige industriële inspectie en flexibel, door experts gestuurd onderzoek door zelfsturende, agentische AI-controle over scanning probe microscopen en perifere instrumentatie mogelijk te maken.

Yongtao Liu, Jawad Chowdhury, Ganesh Narasimha, Ralph Bulanadi, Liam Collins, Ruben Millan Solsona, Marti Checa, Asraful (…)2026-07-28
🔬 materials science

Role of pp-dd Hybridization on Optical Properties of Chalcopyrite Semiconductors

Deze studie onthult dat sterke pp-dd hybridisatie in chalcopyriet halfgeleider kwantumstippen incoherente optische responsen induceert via Cu(dd) Coulomb-verstrooiing, terwijl zwakke hybridisatie coherentie behoudt, waarmee wordt vastgesteld dat het vermijden van pp-dd-gehybridiseerd orbitaal karakter in fotogedoteerde dragers essentieel is voor het ontwerpen van kwantummaterialen met coherente optische eigenschappen.

Neunghee Han, Harang Kim, Minjae Kim, Woonhyuk Baek2026-07-28
🔬 materials science

VecTree-RAG: An Agentic Retrieval-Augmented Generation Framework Combining Vector and Tree Retrieval for Efficiency and Accuracy

VecTree-RAG is een agentic retrieval-augmented generation-framework dat vectorzoekopdrachten voor documentranking op corpusniveau combineert met redeneringsgestuurde boomdoorloop voor precieze bewijslokalisatie, waarmee het state-of-the-art prestaties en verbeterde efficiëntie bereikt op wetenschappelijke vraag-en-antwoordbenchmarks door de structurele context van academische literatuur te behouden en te benutten.

Xinyan Zhong, Yuwei Shi, Yuqi Wei, Chen Shen, Tianhang Zhou, Zhenghao Wu2026-07-28
🔬 applied physics

Janus-induced atomic reconstruction amplifies twist-angle modulation of interlayer thermal transport in moiré bilayers

De studie toont aan dat het introduceren van door Janus-geïnduceerde spiegelsymmetrie-breking in MoSSe/MoS2-bilagen de atomische reconstructie naar gedistorsioneerde aperiodieke patronen bevordert, wat de interlagenkoppeling aanzienlijk verzwakt en de draaihoekafhankelijkheid van de thermische geleidbaarheid met bijna een orde van grootte versterkt vergeleken met conventionele gedraaide MoS2-bilagen.

Bin Xu, Rulei Guo, Jie Sun, Hiroo Suzuki, Takuma Yoshida, Ichiro Nakaya, Koki Sawasaki, Yasuhiko Hayashi, Shohei Chiashi (…)2026-07-28
🔬 materials science

A DFT and Machine Learning-Assisted Study on the Lattice Thermal Conductivity of LiCdSb for Thermoelectric Applications

Deze studie maakt gebruik van dichtheidsfunctionaaltheorie en machine learning-interatomaire potentialen om de thermo-elektrische eigenschappen van LiCdSb te onderzoeken, waarbij een lage roosterthermische geleidbaarheid en een meritesfactor (ZT) van meer dan 1 boven temperaturen van 600 K wordt onthuld, wat het positioneert als een veelbelovende kandidaat voor hoogtemperatuur energieconversie.

R. Zosiamliana, Lalhriat Zuala, N. T. Tien, Vo Khuong Dien, A. Laref, D. P. Rai2026-07-28
🔬 materials science

Tailoring the Frequency-Dependent Optical Response of Hematite through Mono- and Co-Doping: A First-Principles Study

Deze first-principles studie toont aan dat hoewel boordoping het α\alpha-Fe2_2O3_3-rooster destabiliseert, co-doping met yttrium de structurele stabiliteit herstelt en de lage-energieabsorptie en optische respons synergetisch verbetert, wat een levensvatbare strategie biedt voor het afstemmen van hematiet voor geavanceerde fotoactieve en optoelektronische toepassingen.

Abdul Ahad Mamun, Muhammad Anisuzzaman Talukder2026-07-28