In het veld van statistische mechanica zoeken onderzoekers naar de verborgen patronen die het gedrag van enorme groepen deeltjes verklaren. Van de vloeibaarheid van water tot het magnetisme van een kompasnaald, deze discipline legt de brug tussen de willekeurige beweging van atomen en de voorspelbare eigenschappen van alledaagse materialen. Het is de taal van thermodynamica en entropie, vertaald naar wiskundige modellen die complexe systemen begrijpelijk maken.

Op Gist.Science maken we deze inzichten toegankelijk door elke nieuwe preprint in deze categorie direct te verwerken zodra deze verschijnt op arXiv. Onze team analyseert elk artikel om zowel een heldere, begrijpelijke samenvatting als een gedetailleerde technische uitleg te bieden, zodat onderzoekers en geïnteresseerden de kern van het werk snel kunnen doorgronden. Hieronder vindt u de meest recente bijdragen uit dit dynamische onderzoeksveld.

Nonlinear optical thermodynamics from a van der Waals-type equation of state

Deze paper introduceert een niet-lineaire optische thermodynamische theorie, gebaseerd op een vergelijking van toestand van het type van der Waals, die het effect van intermodale interacties op het spectrum beschrijft en zo voorspellingen mogelijk maakt over vermogenslokaliseren en het koelen of verwarmen van optische golven tijdens een Joule-Thomson-expansie.

Meng Lian, Zhongfei Xiong, Yuntian Chen, Jing-Tao Lü2026-03-17🔬 physics.optics

Glass and jamming transitions in a random organization model

Dit onderzoek toont aan dat een tweedimensionaal willekeurig organisatie-model, dat wordt gebruikt voor gedreven niet-Brownse suspensies, een complexe fase-overgangsdiagram vertoont met een niet-evenwichtsglasovergang en een protocol-afhankelijke jamming-overgang die diepe fysieke overeenkomsten deelt met thermische glas- en jamming-systemen, ondanks de niet-evenwichtskarakteristieken van de microscopische dynamica.

Leonardo Galliano, Ludovic Berthier2026-03-17🔬 cond-mat

Molecular motion at the experimental glass transition

In dit paper wordt een nieuwe numerieke strategie gepresenteerd die een realistisch moleculair model combineert met een geavanceerd Monte Carlo-algoritme om de glasovergang te bestuderen, waardoor een sampling-versnelling van 10910^9 wordt bereikt die een dieper inzicht mogelijk maakt in de moleculaire dynamica en ruimtelijke correlaties bij de experimentele glasovergangstemperatuur.

Romain Simon, Jean-Louis Barrat, Ludovic Berthier2026-03-16🔬 cond-mat