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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

Multivalley 3D Electronic Structure of PbSe from Soft-X-Ray ARPES and First-Principles Calculations

Ao combinar a espectroscopia de fotoemissão com resolução angular de raios X moles com cálculos de primeiros princípios, este estudo estabelece que funcionais híbridos e aproximações GWGW reproduzem com precisão a estrutura eletrônica de múltiplos vales do PbSe volumoso, enquanto funcionais semilocais falham, destacando a importância crítica da modelagem precisa da estrutura de bandas para prever o desempenho termoelétrico.

Zefeng Cai, Valentine V. Volobuev, Jędrzej Korczak, Enrico Della Valle, Hantian Liu, Moritz Hoesch, Sergey M. Frolov, To (…)2026-09-21
🔬 materials science

Strong-coupling multigap superconductivity in the Heusler compound ScAu2_2Al

Este estudo estabelece o ScAu2_2Al como um supercondutor de acoplamento forte e múltiplos gaps com uma temperatura de transição próxima a 5 K ao combinar medições experimentais de calor específico e propriedades de transporte com cálculos de Eliashberg de primeiros princípios, revelando um grande salto no calor específico, dois gaps supercondutores distintos e uma discrepância entre os campos críticos superiores termodinâmicos e resistivos atribuída à desordem nos contornos de grão.

Jozef Kačmarčík, Zuzana Pribulová, Yevhen Petrenko, Gabriel Kuderowicz, Paweł Wójcik, Michał J. Winiarski, Szymon M. Kró (…)2026-09-21
🔬 materials science

PAOFLOW: an automated suite for ab initio electronic, transport, and topological properties of materials

Este artigo apresenta o PAOFLOW 3.0, um conjunto de ferramentas em Python de código aberto que automatiza a construção de Hamiltonianos de orbitais pseudo-atômicos a partir de cálculos de DFT de ondas planas para permitir a análise de baixo custo e alto rendimento de diversas propriedades eletrônicas, de transporte e topológicas, com novas capacidades incluindo suporte a VASP, correções de Hubbard e simulações de transporte quântico.

Anooja Jayaraj, Sergio Alvarruiz, Mia Falatko, Zhiren He, Jonathan Red, Caua F. Schuch, Karma Tenzin, Chao Chen Ye, Davi (…)2026-09-21
🔬 mesoscale physics

Non-Hermitian impurity scattering in graphene: Boltzmann transport and thermoelectric response

Este artigo investiga o transporte de carga e termoelétrico em grafeno monocamada com impurezas não-Hermitianas diluídas, demonstrando que, enquanto o ganho aumenta o tempo de vida dos portadores e o desempenho termoelétrico, a absorção os suprime, estabelecendo assim o espalhamento não-Hermitiano como um mecanismo ajustável para controlar o relaxamento dependente da energia e a resposta termoelétrica do grafeno.

Juan A. Cañas, Daniel A. Bonilla, A. Martín-Ruiz2026-09-21
🔬 materials science

Symmetry Classification of Multipolar Orders in Crystals: Theory, Property Tensors and Automated Analysis with MagSymMultipoles

Este artigo apresenta uma estrutura cartesiana unificada e a ferramenta web correspondente MagSymMultipoles para classificar sistematicamente ordens multipolares elétricas e magnéticas em cristais, vinculando diretamente essas simetrias aos tensores de propriedades físicas permitidas para a análise intuitiva de materiais como ferroelétricos, magnetoelétricos e altermagnéticos.

Maxime Braun, Quintin N. Meier2026-09-21
🔬 materials science

Uncertainty quantification design principles for machine learning interatomic potentials: lessons learned from hierarchical Bayesian inference

Este artigo estabelece um benchmark para estratégias de quantificação de incerteza para potenciais interatômicos de aprendizado de máquina utilizando dados de cluster acoplado de argônio e propõe um design de processo gaussiano bayesiano hierárquico que equilibra efetivamente precisão, calibração e discriminação de erro, enquanto disseca explicitamente as fontes de incerteza para aplicações confiáveis.

Brennon L. Shanks, George Simmons, Albert P. Bartók, James. R. Kermode2026-09-18
🔬 materials science

Targeted synthesis of polycrystalline vanadium dioxide thin films via post-deposition annealing

Este artigo apresenta um novo método de síntese para filmes finos policristalinos de dióxido de vanádio usando deposição por laser pulsado reativo à temperatura ambiente seguida de recozimento a vácuo, o qual supera as restrições tradicionais de alta temperatura para permitir a integração compatível com CMOS para hardware neuromórfico.

Kirill Trunov, Yuri Lebedinskii, Ilya Zavidovskiy, Sergey Novikov, Alexander Morozov, Petr Shvets, Ksenia Maksimova, And (…)2026-09-18
🔬 materials science

Kinetic energy functional constructed from exact gradient expansion of second order in uniform gas limit

Este artigo introduz o KGE2, um funcional de densidade de energia cinética semilíneo e livre de parâmetros ao nível da Aproximação de Gradiente Generalizado que revive o arcabouço de Thomas-Fermi-von Weizsäcker ao preservar a expansão de gradiente de segunda ordem exata, alcançando precisão de estado da arte tanto em sistemas estendidos quanto finitos, ao mesmo tempo em que possibilita simulações de DFT livre de orbitais eficientes e de larga escala.

Abhishek Bhattacharjee, Hemanadhan Myneni, Manoj K. Harbola, Prasanjit Samal2026-09-18
🔬 materials science

A Generalizable Framework for Building Executable Domain-Specific LLMs under Data Scarcity: Demonstration on Semiconductor TCAD Simulation

Este artigo apresenta um framework de alinhamento baseado em esquemas que sintetiza conhecimento de domínio em larga escala e aproveita um fluxo de trabalho de Otimização de Preferência Direta impulsionado por Recuperação de Informação (IR) para construir LLMs específicos de domínio compactos e executáveis que superam modelos gerais em campos científicos com escassez de dados, como TCAD de semicondutores e simulação FEM.

Di Wang, Zhenhua Wu, Yu Liu, Kai Chang, Shaohua Wu2026-09-18
🔬 materials science

Machine-Learning Exploration of Defect Topologies and Thermodynamic Stability in Graphene with Atomic Vacancies

Este estudo combina termodinâmica atomística semiempírica com aprendizado de máquina interpretável e regressão simbólica para mapear a estabilidade termodinâmica do grafeno com vacâncias atômicas, condensando com sucesso a complexa relação estrutura-estabilidade em uma lei analítica compacta e de alta precisão que identifica a concentração de defeitos e a distância entre vacâncias como os fatores dominantes.

Marcos V. N. da Costa, José R. da M. Lima Filho, Kádila R. de S. Oliveira, Raphael M. Tromer, Marcelo L. Pereira Junior2026-09-18