Ammonium thiocyanate enables in-situ structural templating of MAPbI3 via quasi-2D perovskite scaffold
这项研究表明,硫氰酸铵增强 MAPbI₃ 钙钛矿太阳能电池性能的方式,并非通过促进电荷通过二维层传输,而是通过动力学控制准二维相的形成,从而构建一个晶格匹配的支架,以此在结构上模板化高度有序的三维钙钛矿晶体的生长。
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凝聚态物理与材料科学的交汇点,正以前所未有的速度重塑我们对物质世界的理解。从超导体到新型电池材料,这一领域致力于探索微观粒子的排列如何决定宏观世界的性能。Gist.Science 在此板块特别关注源自 arXiv 的最新预印本,它们代表了该领域最前沿的突破。
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这项研究表明,硫氰酸铵增强 MAPbI₃ 钙钛矿太阳能电池性能的方式,并非通过促进电荷通过二维层传输,而是通过动力学控制准二维相的形成,从而构建一个晶格匹配的支架,以此在结构上模板化高度有序的三维钙钛矿晶体的生长。
本研究表明,Ag(111)上与Zn-TAPP的混合条纹相通过降低库仑斥力,增强了基底向分子的电荷转移并稳定了组装结构,从而为工程化设计自组装单层中定制的界面电子特性提供了一种策略。
通过将圆偏振二色性时间分辨极紫外动量显微技术与从头算理论相结合,本研究为石墨烯中光诱导的 Floquet 陈绝缘体态提供了直接的光谱学证据,该状态以一种取决于泵浦螺旋性的光电子发射圆二色性为特征,从而证实了拓扑伪自旋纹理和贝里曲率的形成。
本文介绍了一种知识蒸馏程序,该程序将大规模机器学习原子间势函数的量子力学精度转移到显著更快的特定系统模型中,从而实现了对符合实验数据且优于经典力场的长时标电解质传输性质的高效预测。
本研究表明,通过在合金的剪切模量与伯格斯矢量乘积与其各组分元素的成分加权平均值之间建立强线性相关性,可以有效地从纯元素组分预测多组分合金的不稳定平面层错能,尽管在金属间化合物中存在系统性偏差,但这仍提供了一种计算高效的筛选方法。
这项研究揭示了在层状氧化铋硫族化合物(Bi2O2X)中,决定热膨胀和热传导的主导因素是Bi3+孤对电子的立体化学活性,而非硫族阴离子的质量,这导致了独特的各向异性特性,并确定了Bi2O2Se是最小化纳米级晶体管中热应力的最佳材料。
本研究确立了理想玻璃化转变对应于确定性混沌的消失,证明了最大李雅普诺夫指数与距考兹曼温度的温度差平方根以及构型熵均成比例缩放,从而将玻璃形成的热力学、动力学和几何学视角统一起来。
本研究开发了一种反应性机器学习势函数,用于在超越第一性原理方法的尺度上模拟金刚石相对于氮化硅和二氧化硅的滑动,揭示了表面钝化、取向和载荷如何通过不同的剪切机制支配界面结合与摩擦。
本文提出了一种针对十二种金属元素的轻量级通用机器学习原子间势函数,该函数通过逐步主动学习方法,实现了对未见高阶合金体系及新元素的迁移能力,从而仅利用一元和二元训练数据即可实现准确预测。
本文提出了一种结合分子静态学、基于EBSD的有限元建模以及解析均匀化方法的跨尺度框架,用于准确预测多晶NiAl的弹性常数,并证明了在采用Hashin-Shtrikman界限和自洽近似时,数值模拟与实验结果之间具有极佳的一致性。