🔬 materials science
A Multi-Scale Machine Learning Framework for Coupled Chemical, Spin, and Structural Disorder in Alloys
本文提出了一种统一的多尺度机器学习框架，该框架成功地整合了构型紊乱与结构紊乱，以准确预测复杂磁性合金（如 Fe-Co-C 系）的热力学性质和相变。
🔬 Category
cond-mat.mtrl-sci
4119 篇论文
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。
为了打破专业壁垒，我们团队会对 arXiv 上的每一份新论文进行深度处理，提供通俗易懂的通俗解读与详尽的技术摘要。无论您是寻求灵感的工程师，还是希望快速掌握动态的研究者，都能在这里找到清晰的路径。以下是该领域最新发布的论文精选，带您直击科学探索的最前线。
🔬 mesoscale physics
Non-Hermitian control of helicity-selective antiferromagnetic resonance
本文表明，通过亚格点依赖型阻尼和自旋轨道力矩对反铁磁绝缘体/非磁性金属结进行非厄米控制，能够实现螺旋度选择性的吸收增强和在稳定性阈值附近的线宽收缩，为可调谐亚太赫兹/太赫兹器件提供了一个关键原理。
🔬 materials science
Semilocal exchange functionals from the exact-exchange condition for the hydrogen atom: Hydrogenic exactness and recovery of Rydberg-like bound states
本文引入了一种非经验性的半局域交换泛函，该泛函通过 GP93 增强因子纳入了氢原子的精确交换条件，成功地恢复了正确的 尾部以支持结合里德堡类态，并改善了类单电子系统的电离能，同时通过动能密度开关保持了稳定性。
🔬 materials science
Suppression of ferromagnetism in van der Waals insulator due to pressure-induced layer stacking variation
这项研究表明，对范德华绝缘体 CrBr3 施加压力会诱导其从菱方相向 AA 堆叠三角相发生结构转变，这直接导致了由于反铁磁耦合铬矩的出现而引起的铁磁性抑制。
🔬 mesoscale physics
Spontaneous Breaking of the SU(3) Flavor Symmetry in a Quantum Hall Valley Nematic
本文报告了在 Pb1-xSnxSe 量子阱中发现量子霍尔谷向列相的实验证据，证明了自发性和显式 SU(3) 味对称性破缺，为研究 SU(3) 系统内的多体物理提供了基础性的见解。
🔬 materials science
VASP Agent: An Agentic Framework for Autonomous First-principles Calculations
本文介绍了 VASP Agent，这是一个集成了领域技能、确定性工具和科学护栏的编码智能体框架，能够自主执行复杂的、多步骤的第一性原理 VASP 计算，与现有的基于大语言模型的流程相比，具有更高的参数准确度和更强的错误恢复能力。
🔬 materials science
High-Temperature Deformation Behavior of Co-Free Non-Equiatomic CrMnFeNi Alloy
本研究通过实验与计算相结合的方法，研究了无钴非等原子比 CrMnFeNi 合金的高温变形行为，揭示了缺失钴元素在保持稳定的面心立方（FCC）相和平衡层错能以促进加工硬化与塑性的同时，增强了高温强度。
🔬 materials science
Charge disproportionation as a possible mechanism towards polar antiferromagnetic metal in molecular orbital crystal
本文提出，在分子轨道晶体 SrCoO 的负电荷转移能隙机制下，由洪德物理（Hund's physics）驱动的电荷不均一化使得金属性、极性和反铁磁性得以共存，从而为理解双层拉德尔斯登-波普（Ruddlesden-Popper）钙钛矿氧化物中的极性反铁磁金属提供了一个统一的框架。
🔬 materials science
Room-temperature antiferromagnetic resonance in NaMnAs
本文报道了在块体四方晶系 NaMnAs 中观察到的室温反铁磁共振现象，识别出零场下 7 meV 的磁振子模式，并估算出 Mn 离子具有 0.1–0.2 meV 的相对较大的单离子各向异性。
🔬 mesoscale physics
Generalized deformation potential and machine-learning approaches for electron-phonon coupling and thermoelectric transport in semiconductors
本文引入了两种计算高效的方法——一种广义形变势模型和一种机器学习插值方法，旨在利用极少量的第一性原理计算，准确预测半导体中的电子-声子耦合及热电输运性质，其中机器学习方法展现出了更高的准确性和更易实现的特性。