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Este trabalho propõe que o deslizamento ferroelétrico em multicamadas de altermagnetos, como o CuF₂, permite o controle não volátil e elétrico do acoplamento entre graus de liberdade de spin e camada, viabilizando novos dispositivos de spin-camada eletrônica de alta eficiência.
Este artigo apresenta um atlas abrangente de metamateriais simétricos cúbicos, contendo uma base de dados de 1,95 milhão de células unitárias e um modelo de rede neural convolucional 3D, que juntos permitem a descoberta acelerada de estruturas com propriedades mecânicas extremas, como alta relação de rigidez volumétrica, auxetismo isotrópico e rigidez próxima ao limite superior de Hashin-Shtrikman.
Este estudo compara simulações de dinâmica molecular clássica, banho térmico quântico (QTB) e dinâmica molecular de integral de caminho (PIMD) para a decomposição térmica do TATB, revelando que os efeitos quânticos nucleares aceleram a decomposição e reduzem a energia de ativação em cerca de 8%, enquanto o método QTB superestima significativamente esses efeitos em comparação com o PIMD.
O estudo demonstra que as interações não lineares elétron-fônon contribuem significativamente para a mobilidade de portadores no perovskita halogenado CsPbI₃, alterando sua dependência térmica e representando cerca de 10% do valor à temperatura ambiente, o que destaca a necessidade de incluir tais efeitos não lineares em materiais anarmônicos.
Os autores desenvolveram um quadro computacional eficiente baseado na teoria do funcional da densidade para calcular o peso superfluido e a profundidade de penetração de supercondutores, validando o método em materiais convencionais e estabelecendo uma base para a triagem em larga escala de candidatos a supercondutores e o estudo de efeitos geométricos quânticos.
Este artigo apresenta uma abordagem computacional baseada na equação de Bethe-Salpeter que utiliza interações de blindagem quântica explicitamente calculadas, oferecendo uma alternativa eficiente e precisa aos modelos clássicos para o cálculo de energias de ligação de éxcitons em materiais bidimensionais.
Este artigo estabelece, por meio de cálculos de primeiros princípios, que a barreira de deslizamento de pequenos ilhotes na superfície, e não o potencial eletrostático, é a métrica mais rigorosa para determinar a viabilidade da epitaxia remota, indicando que o fenômeno está intrinsecamente ligado à cinética e à facilidade de migração dos ilhotes na superfície de grafeno.
Este artigo relata medições de alta precisão da capacidade térmica de He submonocamada em grafite, revelando novos aspectos da transição commensurável-incommensurável e identificando duas fases de paredes de domínio estriadas abaixo de 1 K, onde a fase exibe um comportamento de cristal líquido quântico.
Este estudo demonstra que, no antiferromagneto quântico decorado NaCuBiO(PO)Cl, as interações de Dzyaloshinskii-Moriya suprimem o gap de spinons e impulsionam o sistema para uma instabilidade magnética, enquanto o acoplamento com os sítios decorantes estabiliza o regime paramagnético quântico.
O artigo apresenta o NeFTY, um framework de física diferenciável que utiliza campos neurais para realizar a reconstrução quantitativa 3D de propriedades materiais e a localização de defeitos subsuperficiais a partir de medições térmicas, superando as limitações de métodos tradicionais e redes PINNs em cenários de difusão transitória.
Este artigo apresenta uma abordagem de aprendizado bidirecional que conecta ambientes atômicos locais à dispersão de bandas eletrônicas em heteroestruturas semicondutoras, permitindo prever propriedades eletrônicas a partir da estrutura atômica e inferir descritores atômicos diretamente a partir de dados espectroscópicos.
Este artigo propõe o uso de mapas de aprendizado de máquina que preservam a estrutura física (simples e reversíveis no tempo) para simulações de dinâmica molecular com grandes passos de tempo, demonstrando que esse método equivale a aprender a ação mecânica do sistema e elimina problemas como a não conservação de energia, permitindo transferências entre diferentes condições termodinâmicas e composições químicas.
O artigo apresenta a Expansão Atômica de Cluster Tensorial (TACE), um modelo de aprendizado de máquina unificado que utiliza tensores cartesianos irreduzíveis para representar de forma eficiente e universal tanto propriedades invariantes quanto equivariantes em sistemas moleculares e materiais, superando as limitações de complexidade dos métodos baseados em tensores esféricos.
Este estudo utiliza cálculos de teoria do funcional da densidade (DFT) para demonstrar que a redução na intensidade do espectro Raman do catalisador Fe(MoO) durante reações catalíticas é causada principalmente por vibrações de oxigênio associadas a vacâncias de oxigênio, as quais permitem uma rápida difusão de oxigênio do bulk para a superfície mantendo a simetria local inalterada.
Este estudo calcula, a partir da teoria de perturbação dependente do tempo, as larguras de linha vibracional do hidrogênio quimissorvido em superfícies de molibdênio e tungstênio, revelando uma forte dependência com a cobertura e indicando que, em altas densidades de hidrogênio, as interações adsorbato-adsorbato podem tornar-se canais de dissipação de energia mais significativos do que a excitação de pares elétron-buraco.
Os autores demonstram um oscilador de efeito Hall de spin baseado em granada de ítrio e ferro substituída por gálio (Ga:YIG) com anisotropia magnética perpendicular, que gera ondas de spin com frequência controlada pela corrente e propagação eficiente, oferecendo uma plataforma promissora para aplicações em computação neuromórfica.
Este trabalho estabelece propriedades exatas rigorosas para o estado fundamental de ensemble de sistemas de muitos elétrons com número de elétrons e projeção de spin fracionários, resolvendo ambiguidades no caso de baixo spin via maximização de entropia, caracterizando o caso de alto spin, generalizando o teorema do potencial de ionização e derivando novas descontinuidades de derivada nos potenciais de Kohn-Sham, com validação numérica em dados espectroscópicos atômicos.
Este trabalho estabelece um critério estrutural baseado em análise no espaço de Mellin que classifica os modelos de viscoelasticidade linear como representáveis por séries de Prony finitas ou transcendentais, dependendo do alinhamento exato dos polos aritméticos e das recorrências dos resíduos na transformada do módulo complexo.
O artigo apresenta o NMRPeak, um sistema unificado de aprendizado cruzado que integra previsão, recuperação e geração de estruturas moleculares para superar as limitações dos dados simulados e alcançar desempenho transformador na elucidação estrutural baseada em espectros de RMN experimentais.
O artigo apresenta o MolCrystalFlow, um modelo generativo baseado em fluxo que prevê estruturas de cristais moleculares ao desacoplar a complexidade intramolecular do empacotamento intermolecular, representando centros e orientações em variedades Riemannianas para respeitar simetrias geométricas e acelerar a descoberta de materiais.