🔬 physics
Mixture of Experts Framework in Machine Learning Interatomic Potentials for Atomistic Simulations
本文介绍了一种用于机器学习原子间势的多保真度混合专家框架，该框架对模拟域进行空间划分，并采用协同训练策略以解决界面处的力学失配问题，从而在超过标准方法两倍的计算速度下，为复杂催化系统实现高保真度精度。
🔬 Category
cond-mat.mtrl-sci
4179 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。
🔬 materials science
First-Principles Study of Structural, Electronic, Thermal, and Optical Properties of Quasi-2D C2 N2 O Using GGA and HSE06
这项基于第一性原理的研究表明，准二维C2N2O材料是一种热稳定、低热导率的半导体，具有可调控的间接带隙和强各向异性光吸收特性，使其成为纳米尺度光电子和热控应用的有力候选材料。
🔬 materials science
Achieving Large Uniaxial and Homogeneous Strain in Two-Dimensional Materials
本文提出了一种高产率、多功能的应变平台，能够在多种二维材料中实现精确、可逆且均匀的单向应变调控（高达约5.5%），克服了以往在应变幅度、重复性和低温性能方面的局限，同时促进了应变梯度研究。
🔬 materials science
Negative magnetoresistance in strained -Sn and -SnGe films in an in-plane magnetic field
本研究证明，在面内磁场下应变-Sn和-SnGe薄膜中观测到的负磁阻现象与手征反常假说不一致，表明该效应由其他机制引起。
🌀 nonlinear sciences
Turing patterns on non-fluctuating surfaces under mechanical stresses
本文利用芬斯勒几何对机械应力进行建模，在数值上研究了非涨落晶格上的图灵图案，证明了这些静态系统表现出与涨落膜上观察到的类似的应力诱导图案响应。
🔬 materials science
Molecular Dynamics simulations of Al-Ti metallic alloy melts using a transferable machine-learning potential
本研究验证了一种最初基于固态性质训练的迁移机器学习势函数，能够准确模拟不同温度和成分下液态铝钛合金的结构与动力学特征，揭示了微弱的化学有序性，并与实验数据高度吻合。
🔬 materials science
Polaron Conductivity in -Fe2O3 Quenched by Adsorbed NO2
本研究利用 DFT+U 计算证明，NO2 在α-Fe2O3 上的吸附通过从表面提取电子而淬灭了极化子介导的导电性，从而为赤铁矿基气体传感器在暴露于氧化性气体时电阻增加的现象提供了微观解释。
🔬 materials science
A Theoretical Investigation of the Thermal and Photochemical Mechanisms of Ethylbenzene Dehydrogenation on Rutile TiO(110)
本硕士学位论文采用双方法学量子化学方法揭示，乙苯在金红石 TiO(110) 上的脱氢反应在化学计量表面上经由质子耦合电子转移进行，但在氧化表面上则转变为更高效的直接氢原子转移机制，且光子能量决定了该反应是否通过激发态持续性绕过基态动力学势垒。
🔬 materials science
Geometry-Based Neural-Network Prediction of Electron Localization Function Topology in Dense Hydrogen
本文提出了一种机器学习框架，能够直接从原子几何结构准确预测致密氢的电子局域函数拓扑，在流体相和晶体相中均展现出高保真度，同时规避了显式的电子结构计算。
🔬 applied physics
Physics-based modeling of cyclic and calendar aging of LIBs with Si-Gr composite anodes
本文提出了一种基于物理的模型，该模型解耦并分析了锂离子电池中硅 - 石墨复合负极的不同退化机制，具体探讨了在不同循环、存储和检测条件下固体电解质界面膜生长、颗粒开裂与活性物质损失之间的相互作用，以为未来的电池优化提供依据。