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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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本研究验证了一种用于 Heusler 热电材料的高通量筛选工作流，该工作流将机器学习态密度与第一性原理输运计算相结合，以高效识别出 80 种具有前景的计算候选材料（其中包括 61 种未见报道的材料），同时证明了尽管神经网络预测往往会遗漏带隙，但它们在优先筛选用于详细分析的化合物方面仍然有效。
本文介绍了一种无参数的钒氧化物紧束缚参考哈密顿量，该方法通过从叠加的中性原子和全 PBE 电势中进行推导，克服了标准二阶方法中巨大的抵消误差，从而在能量差和电荷响应方面实现了高精度，并阐明了 Magnéli 相中的对称性破缺需要显式的电子-晶格或自旋相关项。
利用机器学习势函数的分子动力学模拟表明，等摩尔 W-Ta-Cr-V 致密高熵合金相比于纯钨表现出更优异的抗初级辐照损伤能力，因为其轻元素促进了级联分裂为亚级联，并将缺陷容纳为点缺陷而非形成位错环或空位。
本文报道了通过拓扑还原法合成的五层方平面镍氧化物 La6Ni5O12 在常压下发现体超导现象，其起始转变温度约为 18 K，超导体积份额约为 25%，从而为研究镍氧化物中高温超导机制提供了一个至关重要的平台。
该论文介绍了 O-kRystal，这是一个双空间轨道学习框架，它利用低成本的 PBE 计算来精确预测多种材料的高保真 HSE06 和 电子能带结构，并显著降低了计算成本。
本文提出，在层状电子体 YCl 中观察到的均匀室温金属铁磁性，是由拓扑能带交叉附近显著的量子度规所稳定，该度规将系统的失稳从密度波态转向了铁磁序，并预测其居里温度远高于室温。
本研究表明，高次谐波产生光谱结合路径积分分子动力学，能够通过揭示量子核离域如何通过氢键诱导的价带展宽来抑制谐波产率并引起干涉极小值，从而探测并表征液态水中的核量子涨落。
通过大规模机器学习模拟，本研究揭示了非晶硅中的中程有序源于局部键合约束与较大距离处涌现的立方/八面体对称性之间的交叉，将第一尖锐衍射峰、拓扑环相关性和取向有序统一到了一个由局部键合与高效堆积相互作用所驱动的单一结构框架之中。
本文提出了一种统一理论，将玻璃弛豫建模为局部重排及其长程粘弹性“地震”扰动的结合，成功解释了动力学结构因子中观察到的从压缩指数到拉伸指数弛豫的转变。
本研究报告了在空穴掺杂铱氧化物超晶格中发现的一种隐藏序，该序在内尔温度之上出现，并解释了观察到的绝缘态与反铁磁态之间耦合的电子-空穴不对称性，从而将其与结构起源区分开来。