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Este artigo apresenta uma análise analítica da dispersão de ondas de spin em estruturas cicloidais multiferroicas, investigando o papel do acoplamento magnetelétrico na estabilidade do sistema e calculando a permeabilidade dielétrica resultante de perturbações eletromagnéticas.
Este artigo relata o crescimento epitaxial de filmes ultrafinos de granada de ítrio ferroso substituída por bismuto (BiYIG) via sputtering, demonstrando que o controle preciso da tensão epitaxial e dos parâmetros de deposição permite ajustar a anisotropia magnética e obter baixas larguras de linha de ressonância ferromagnética, viabilizando aplicações avançadas em dispositivos spintrônicos e magnônicos.
Este estudo quantifica, por meio de simulações atômicas e multiescala, como as discordâncias de malha e de rosca reduzem significativamente a energia superficial das interfaces PbTe-PbSe, sendo que os processos de crescimento heteroepitaxial podem diminuir essa energia em até 50% em comparação com interfaces coerentes.
Este artigo revisa e propõe generalizações da forma de Keffer para a constante de Dzyaloshinskii, analisando como suas diferentes contribuições microscópicas afetam as equações macroscópicas de evolução do spin, momento e polarização, além de sugerir uma analogia para o integral de troca no Hamiltoniano de Heisenberg.
Os pesquisadores desenvolveram um sistema de SX-ARPES de ultra-alta eficiência equipado com um método de remoção de ruído baseado em prioridade profunda, que reduz drasticamente o tempo de medição e melhora a relação sinal-ruído, permitindo a obtenção de dados estatisticamente precisos em cerca de 40 segundos para estudos da estrutura eletrônica tridimensional.
Este trabalho apresenta cálculos quânticos tridimensionais que revelam um transporte aprimorado e a emergência de ressonâncias em membranas de grafodino bicamada em comparação com monocamadas, demonstrando que a separação de isótopos em heteroestruturas bidimensionais nanoporosas depende fortemente da distância intercamada.
Este artigo descreve o uso de uma abordagem hierárquica combinando predição de estrutura cristalina, potenciais interatômicos aprendidos por máquina e DFT para explorar o paisagem energética de 3 milhões de arranjos do ZIF ZnIm₂, identificando milhares de mínimos de energia e novas topologias que validam o método contra estruturas experimentais e propõem alvos promissores para triagem futura.
Este estudo demonstra, por meio de cálculos de teoria do funcional da densidade, que ligas de perovskita de haleto cúbica multicomponente podem exibir simultaneamente entalpia de mistura negativa e curvatura de banda ascendente (upward bowing), permitindo a criação de materiais estáveis com band gaps maiores do que os de seus componentes individuais.
Este estudo relata a síntese em filmes finos e o mapeamento de estabilidade de fase dos sistemas Fe-W-N e Fe-Mo-N, demonstrando que as fases tipo η-carbeto formam-se em uma faixa composicional mais ampla para o Mo do que para o W e revelando que desvios estequiométricos induzem ferromagnetismo e respostas de viés de troca no sistema Fe-Mo-N.
Os autores propõem um novo quadro generativo baseado em inteligência artificial que combina modelos de linguagem e uma busca heurística eficiente para prever estruturas cristalinas diretamente da composição química, superando os gargalos combinatórios e a dependência de bancos de dados existentes para explorar novos materiais com rigor simétrico.
Este estudo demonstra que redes de paredes de domínio em grafeno bicamada sofrem uma quebra de simetria hierárquica que induz a formação espontânea de configurações quirais, permitindo o controle da localização e do caráter dos estados eletrônicos de baixa energia através da geometria da rede e da tensão mecânica.
Esta revisão avalia o potencial dos sistemas microfisiológicos (MPS), especialmente os direcionados ao intestino, para superar as limitações dos modelos tradicionais e fornecer uma avaliação de risco mais precisa e fisiologicamente relevante da toxicidade de nanomateriais em alimentos, visando equilibrar a segurança e a inovação na indústria alimentícia.
Este estudo utiliza microscopia de alta resolução e espectroscopia Raman para confirmar a presença de nanodiamantes e grafite no meteorito carbonáceo Mukundpura, caído no Rajasthan em 2017, cujos altos teores de irídio apoiam a hipótese de que impactos meteoríticos causaram anomalias geológicas e extinções em massa.
Este estudo demonstra que a cobertura de areia super-hidrofóbica reduz significativamente a evaporação da água do solo em regiões áridas, alterando o mecanismo de perda hídrica de um regime controlado pela temperatura superficial para um regime limitado pela difusão, com a espessura da cobertura e a condutividade térmica do solo sendo os fatores determinantes para a eficiência do processo.
Este estudo apresenta uma abordagem de triagem de alto rendimento que integra aprendizado de máquina, teoria do funcional da densidade e acoplamento molecular para identificar semicondutores orgânicos bifuncionais sinteticamente acessíveis, otimizando simultaneamente a eficiência fotovoltaica e a afinidade de ligação a proteínas para aplicações em energia e biossensoriamento.
Este trabalho apresenta o OrbEvo, um modelo baseado em transformadores gráficos equivariantes que aprende a evolução temporal das funções de onda em DFT dependente do tempo, permitindo previsões eficientes e precisas de propriedades físicas como espectros de absorção óptica e momentos de dipolo sob excitação externa.
Este estudo demonstra que a engenharia de tensão, especificamente através de tração no plano, reduz significativamente as energias de ionização de dopantes n em AlN, oferecendo uma rota eficaz para aumentar a concentração de elétrons e viabilizar fontes de luz ultravioleta profunda.
Este estudo demonstra que a engenharia dielétrica de interfaces em heteroestruturas de van der Waals, especificamente ao acoplar emissores de fóton único de WSe₂ monocamada a um substrato de clinocloro, permite modular significativamente a dinâmica radiativa, o brilho e as características quânticas desses emissores através da interação com estados de defeito ricos em ferro.
Este trabalho apresenta uma estratégia de aprendizado ativo baseada em regressão quantílica que, ao selecionar eficientemente um subconjunto representativo de MOFs, permite prever com alta precisão o comportamento de transição de spin em estruturas metal-orgânicas a partir de dados limitados e ruidosos, identificando assim novos candidatos promissores (pSCO-105) para aplicações em sensoriamento e spintrônica.
Este artigo examina como a maximização da taxa de geração de entropia pode prever e orientar a seleção de caminhos em sistemas auto-organizáveis dinâmicos, demonstrando que esse princípio rege a redistribuição de energia e a formação de padrões em diversos fenômenos físicos, desde transformações de materiais até o voo de aves.