Quantum annealing for materials
本文介绍了一种基于路径积分分子动力学的创新量子退火协议,该协议通过在不显式操纵多体波函数的情况下纳入核量子效应,能够高效地寻找材料中的全局能量极小值,并在使用经验势和机器学习势模拟的多种原子系统中展示了强大的性能。
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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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本文介绍了一种基于路径积分分子动力学的创新量子退火协议,该协议通过在不显式操纵多体波函数的情况下纳入核量子效应,能够高效地寻找材料中的全局能量极小值,并在使用经验势和机器学习势模拟的多种原子系统中展示了强大的性能。
本研究表明,具有完美晶体完整性的外延 L2₁ 有序 Co₂MnSi 波导展现出内在的磁晶各向异性,能够稳定磁化、在宽频率范围内抑制非线性自旋波不稳定性,并实现具有高群速度和超低阻尼且无需偏置场的非线性磁子学。
该论文介绍了 RamanGPT,这是一个深度学习框架,它利用原子线图神经网络从晶体结构预测拉曼光谱,并利用微调后的语言大模型从拉曼光谱推断晶体结构,从而解决了材料表征中的正向问题和逆向问题。
本文展示了一种利用荧光纳米钻石中氮-空位中心的光学检测磁共振(ODMR)技术来定量检测混合气体中分子氧的方法,该方法实现了约1% O2浓度的灵敏度,且其线性响应受限于表面物理吸附动力学。
本文提出了一种基于第一性原理的 Z+1 方法,用于预测各种 SnO(110) 表面终止面及缺陷态的内壳层 X 射线光电子能谱,证明了含有吸附物的还原表面之计算谱图与实验测量结果高度吻合,并成功区分了不同的表面化学环境。
本文通过将反应性机器学习原子间势与巨正则蒙特卡洛模拟相结合,以绘制生长路径并识别抑制竞争基元的条件,为在银衬底上确定性合成特定硼烯多晶型的研究建立了一个预测框架。
本文证明了经典的伯努利原理可以扩展到铁电材料,揭示了纳米棒的几何变化如何通过控制极化通量守恒,从而在收缩处诱导极化加速,并在扩张处形成诸如泡状结构和霍普夫子(Hopfions)之类的复杂拓扑结构。
本研究展示了利用多方向暗场中子断层扫描作为一种无损、多尺度成像技术,来可视化固体泡沫中纤维素纳米原纤的三维分级纳米结构和各向异性取向,从而克服了传统 X 射线和电子显微方法的辐射损伤及尺度限制。
本研究报告了对镍网载高度氢化单层石墨烯的全面光谱表征,证明了完全 型氢化诱导了约 6.3 eV 的宽光学带隙和明显的 激元猝灭,而部分氢化的样品则表现出混合形貌和降低的 饱和度。
本文提出了一种计算高效的半经验伪势方法,该方法通过极少参数拟合密度泛函理论结果,能够准确计算单层和双层过渡金属硫族化合物的能带结构和布洛赫态。