Nanoscale Electronic Phase Separation Driven by Fe-site Ordering in Fe\textsubscript{5-x}GeTe\textsubscript{2}
该研究结合扫描隧道显微镜与密度泛函理论计算,揭示了 FeGeTe中层状铁磁体中 Fe 位点有序化通过调控 Fe 3d 与 Te 5p 轨道杂化,驱动了金属态与赝隙态共存的纳米尺度电子相分离。
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该研究结合扫描隧道显微镜与密度泛函理论计算,揭示了 FeGeTe中层状铁磁体中 Fe 位点有序化通过调控 Fe 3d 与 Te 5p 轨道杂化,驱动了金属态与赝隙态共存的纳米尺度电子相分离。
本文提出了名为 AllScAIP 的可扩展注意力机制机器学习势函数,通过引入全连接节点注意力组件以数据驱动方式有效捕捉长程相互作用,在无需显式物理项的情况下实现了分子、材料及催化体系的高精度预测与稳定长时程分子动力学模拟。
本研究通过结合 GAP 势函数分子动力学、固态爬升弹性带(SS-NEB)计算及第一性原理验证,揭示了硅在压力诱导下从 BC8/R8 相向高密度相(hd)转变的原子尺度机制,阐明了纯退火条件下的局部形核过程及压力对形核势垒的影响,从而将实验观测与模拟结果建立了联系。
该研究通过第一性原理计算和紧束缚模型,发现二维蜂窝状 Bi、HgTe 及其在 Al2O3(0001) 衬底上的结构均展现出第一阶与高阶拓扑绝缘态的共存特性,其中 HgTe/Al2O3(0001) 因其实验可行性和低能角态而成为极具应用前景的材料。
该研究通过将金刚石中的单氮 - 空位(NV)色心与扫描探针显微镜相结合,利用交叉弛豫机制间接探测六方氮化硼(hBN)中硼空位()缺陷的电子自旋共振,从而实现了无需光学激发的纳米级缺陷密度定量成像及超精细结构分辨。
该研究利用飞秒太赫兹发射光谱和楔形薄膜技术,首次直接证实了钨、钽、铂等重金属中存在比自旋更短的超短轨道平均自由程,并确认了体相逆轨道霍尔效应是主导机制,从而解决了轨道电子学领域的核心争议。
该研究通过结合磁振子打破时间反演对称性与光聚焦打破空间对称性,利用磁振子诱导的布里渊光散射与光自旋 - 轨道耦合的相互作用,实现了高斯光束到光学涡旋光束的非互易转换,证明了磁振子能够调控光的自旋和轨道角动量。
该研究通过第一性原理计算揭示了层状 CrI中由层间滑移驱动的铁电性与自旋驱动极化之间的强磁电耦合机制,并预测了其单层中可通过电场翻转自旋手性的二维多铁特性。
该论文提出了一种名为“双面斯格明子”的新型界面准粒子,其独特的双面手性结构使其在磁场和自旋流驱动下表现出无斯格明子霍尔效应的一维运动及热涨落诱导的随机游走等独特动力学行为。
本文通过推广一种原本用于压电耦合系数的噪声消除方法,在应用相同恒温方案模拟应变与参考系统后,成功实现了在热有序及无序体系中高精度计算有限温度下的弹性常数,有效克服了传统方法中热噪声大和强非谐效应带来的困难。
本研究通过固相有机硝酸盐合成法制备了氧缺位 HfₓZr₁₋ₓO₂₋ᵧ 纳米颗粒,揭示了其由氧空位诱导的顺磁/超顺电缺陷中心、正温度系数电阻效应以及高达 10⁶–10⁷ 的巨介电常数,表明该材料具有在先进场效应晶体管及逻辑元件中应用的潜力。
该研究利用非磁性 CrSi 模板在 Si(111) 衬底上成功生长了高质量 B20 结构 MnGe 薄膜,并发现其在低温下表现出与三重 Q 拓扑自旋 hedgehog 晶格或多畴单 Q 螺旋态相关的异常剩磁现象。
该研究通过实验证实,金属 - 绝缘体 - 金属腔体与强磁场下二维电子气的耦合不仅形成了超强耦合的极化激元模式,还利用 TM 模式的空间非均匀性激活了可观测的非局域库仑效应,从而为通过重塑腔模分布来探测超强耦合系统中的库仑相互作用提供了新途径。
本文介绍了一种名为 iDART 的干涉双交流共振追踪技术,它通过结合飞米级位移灵敏度与接触共振放大,显著提升了压电响应力显微镜(PFM)的信噪比(超过 10 倍),从而能够在低驱动电压下实现高灵敏度、无伪影的纳米机电成像与开关谱测量,适用于从传统铁电体到二维材料及生物材料等多种前沿领域。
本文提出了 LLEMA 框架,通过结合大语言模型的领域知识、化学约束进化规则及基于记忆的优化机制,在满足多目标性能要求的同时高效发现化学合理且热力学稳定的新材料,显著提升了材料发现的命中率与帕累托前沿质量。
本文系统评估了四种通用机器学习势函数在预测近 1.1 万种材料弹性性质时的表现,发现 SevenNet 精度最高,并进一步通过针对高误差材料的微调显著提升了 CHGNet 等模型的预测可靠性,为模型选择与数据优化提供了量化指导。
本研究利用包含 747 个实验表征分子的庞大数据集,验证了半经验 xTB 方法(sTDA-xTB 和 sTD-DFT-xTB)在热活化延迟荧光(TADF)材料高通量筛选中的有效性,证明其在将计算成本降低 99% 的同时仍能保持可靠的分子排序能力,并确立了供体 - 受体 - 供体(D-A-D)架构及 50°–90°扭转角等关键设计原则。
本文报道了新型 5f 电子 Kagome 金属 UCrGe 的单晶生长及其物理性质,揭示了其独特的实空间结构调制、费米能级附近的平坦能带特征以及由巡游 5f 电子主导的泡利顺磁行为,突显了该材料家族磁基态的高度可调性。
本文提出了名为 CycleChemist 的双管齐下机器学习框架,通过构建包含 2000 对实验数据的新数据集(OPV2D),结合预测模型(OPVC、MOE2、P3)与基于强化学习的生成模型(MatGPT),实现了有机光伏材料从性能预测到可合成分子设计的端到端发现。
该研究通过构建基于 UFF4MOF 参数化的弹簧网络模型,对 5682 种金属有机框架(MOFs)进行了大规模刚性分析,发现大多数 MOFs 虽在形式上过约束但意外地聚集在等静力阈值附近,揭示了其几何不稳定性和机械脆弱性,并表明刚性矩阵分析可快速识别具有机械稳定性的 MOFs。