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A área de Física da Matéria Condensada e Ciência dos Materiais investiga como os átomos se organizam para criar as propriedades que definem o mundo ao nosso redor, desde a condutividade de um fio até a flexibilidade de um novo polímero. É um campo onde a descoberta teórica se transforma rapidamente em tecnologias que moldam nosso dia a dia.

No Gist.Science, acompanhamos diariamente os novos preprints dessa categoria vindos diretamente do arXiv. Nossa equipe processa cada publicação para oferecer resumos técnicos detalhados e explicações em linguagem acessível, garantindo que os avanços mais recentes sejam compreensíveis para todos os níveis de conhecimento.

Abaixo, você encontrará a lista atualizada das pesquisas mais recentes publicadas nesta intersecção fascinante entre física e engenharia.

🔬 materials science

The electric field gradient tensor as a symmetry-adapted order parameter in Landau theory

Este artigo estabelece uma estrutura sistemática da teoria de Landau que trata o tensor do gradiente de campo elétrico (EFG) como um parâmetro de ordem adaptado à simetria, permitindo a previsão de sua resposta linear ou quadrática a transições de fase estruturais com base em representações irredutíveis e validando essas previsões por meio de dados experimentais e cálculos de primeiros princípios.

L. Scalise, A. W. Carbonari2026-07-30
🔬 applied physics

Two-magnon scattering in the framework of the Lippmann-Schwinger equation

Este artigo introduz uma estrutura de Lippmann-Schwinger para modelar o espalhamento de dois magnons a partir de potenciais de defeitos fracos, demonstrando que o espalhamento é determinado pela sobreposição entre perturbações de campo efetivo e estados de onda de spin degenerados, estabelecendo assim um vínculo entre a orientação cristalográfica e o alargamento da largura de linha magnética em filmes de granada de ferro.

Jorge Marquez Chavez, Ondřej Wojewoda, Yixuan Song, Geoffrey S. D. Beach, Caroline A. Ross2026-07-30
🔬 materials science

Theory of phonon-magnon hybridization and angular momentum in CrI3_3 and CrBr3_3

Este artigo desenvolve uma estrutura hamiltoniana restrita para quantificar a hibridização fônon-magnon em CrI3_3 e CrBr3_3, revelando uma mistura significativa (até 25% em CrBr3_3) e demonstrando como o momento angular total é conservado enquanto é compartilhado entre os subsistemas fônico e magnônico hibridizados.

Maxime Mignolet, Miquel Royo, Massimiliano Stengel, Matthieu J. Verstreate2026-07-30
🔬 materials science

Generation of representative powder particle packing in 2D/3D: which tool for which application?

Este artigo avalia quatro ferramentas de código aberto para gerar empacotamentos de partículas de pó 2D/3D representativos em relação aos padrões industriais, revelando que, embora os códigos de Método de Elemento Discreto (DEM) alcancem as maiores densidades de empacotamento, algoritmos sequenciais de queda e rolagem oferecem uma alternativa computacionalmente eficiente com precisão aceitável para muitas aplicações.

Antoine Tainturier, Louis Lemarquis, Victor Szczepan, Marc Bernacki2026-07-30
🔬 materials science

No band gap, no problem: Defects in InAs using a band-avoiding occupation-constrained density functional theory

Este artigo introduz um método de teoria do funcional da densidade com restrição de ocupação e de evitamento de banda (ba-occ-DFT) que supera o problema do gap de banda zero em semicondutores de gap estreito como o arsenieto de índio (InAs), permitindo previsões precisas de níveis de defeitos atômicos apesar da falha do DFT padrão em reproduzir o gap de banda experimental.

Peter A. Schultz, Arthur H. Edwards, Evan M. Anderson, Anthony C. Knighton, Leopoldo Diaz2026-07-30
🔬 materials science

Towards real-time surrogate-free Bayesian inversion for neutron reflectometry

Este artigo apresenta uma estrutura de inversão bayesiana rápida e livre de substitutos para refletometria de nêutrons que aproveita gradientes exatos para permitir métodos de Monte Carlo de Hamiltonian e Inferência Variacional altamente eficientes, oferecendo velocidades de quantificação de incerteza e robustez de estado da arte para amostras complexas sem sacrificar a intuição física.

Max D. Champneys, Andrew J. Parnell, Philipp Gutfreund, Maximilian W. A. Skoda, Patrick A. Fairclough, Timothy J. Rogers (…)2026-07-29
🔬 materials science

Dual-Level Atomic and Coordination Geometry Learning for Crystal Property Prediction Using Graph Neural Networks

O artigo propõe a Coordination Polyhedron Graph Network (CPGN), uma rede neural de grafos multiescala que modela explicitamente os níveis atômico, de ligação e de poliedro de coordenação com atenção cruzada bidirecional para alcançar precisão de estado da arte na previsão de propriedades de cristais ao capturar unidades estruturais fundamentais frequentemente negligenciadas por modelos existentes.

Sanjay Chakraborty2026-07-29
🔬 materials science

A flexible kinetic Monte Carlo framework for GaN molecular beam epitaxy with adaptive on-the-fly barrier evaluation

Este artigo apresenta uma estrutura de Monte Carlo cinético baseada em rede, flexível e escalável, para simular a epitaxia de feixe molecular de GaN que integra catálogos de energia de ativação predefinidos com avaliações de barreira adaptativas, aprendidas por máquina e em tempo real, para modelar com precisão fenômenos de crescimento complexos, tais como formação de ilhas, amadurecimento de Ostwald e caminhada de ilhas induzida por temperatura.

Sajid Ali, Norbert Krause, Carla Verdi2026-07-29
🔬 materials science

MANDALA: An E(3)-Equivariant Graph Neural Network Framework for Learning Electronic-Structure Operators with Observable Guidance

Mandala é um framework de rede neural de grafos modular e E(3)-equivariante que preenche a lacuna entre o aprendizado de máquina e os cálculos de estrutura eletrônica ao aprender operadores quânticos de esparsidade em blocos para prever diretamente observáveis eletrônicos, como estruturas de bandas e densidades de estados, complementando, assim, os potenciais interatômicos tradicionais de aprendizado de máquina.

Bartosz Brzoza, Wiktoria Szopa, Zakaria Elabid, Vincent Martinetto, Varadarajan Rengaraj, Mani Lokamani, Thomas D. Kühne (…)2026-07-29