🔬 materials science
Designer metal-free altermagnetism in honeycomb two-dimensional frameworks
该研究提出了一种通过降低三角轮烯衍生物单体对称性来破坏反演对称性但保留二部晶格的设计策略，成功在蜂窝状二维有机框架中实现了无金属、具有强反铁磁耦合和显著 d 波自旋劈裂的“设计型”交替磁性。
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cond-mat.mtrl-sci
4213 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。
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Anisotropic Electrostatic-Elastic Softening and Stability in Charged Colloidal Crystals
本文通过建立静电 - 弹性耦合模型，推导了带电胶体晶体在立方对称性下的各向异性静态稳定性判据，揭示了特定晶向优先软化的机制，并将临界耦合常数与盐浓度、粒子电荷及体积分数等实验参数联系起来，为解释胶体组装体的方向性异常提供了诊断工具。
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pyzentropy: A Python package implementing recursive entropy for first-principles thermodynamics
本文介绍了一个名为 pyzentropy 的开源 Python 包，该包通过在第一性原理热力学中应用熵的递归性质，成功复现了 Fe₃Pt 的因瓦效应及其热膨胀系数、热容和体模量的反常温度依赖性，并构建了与实验吻合的相图。
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Three-dimensional visualization of lattice defects in -GaO via synchrotron-radiation Borrmann-effect X-ray topo-tomography
该研究利用同步辐射双束 Borrmann 效应 X 射线拓扑断层成像技术，首次实现了-GaO中位错缺陷的三维可视化，成功区分了外延层与衬底中的位错，为理解其外延生长及器件性能影响提供了关键洞察。
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Type-II-like ultrafast demagnetization behavior in NiCo2O4 thin films
该研究利用时间分辨磁光法拉第效应，证实了无稀土尖晶石铁氧体 NiCo2O4 薄膜在光激发下表现出由瞬时信号下降和特征时间为 5-6 皮秒的慢速退磁组成的类 II 型超快退磁行为，揭示了其作为探索多亚晶格自旋动力学的潜在平台。
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SWORD: Symmetry and Wyckoff-sequence of Ordered and Disordered crystals
本文提出了名为 SWORD 的新方法，这是一种兼顾有序与无序晶体、基于对称性和 Wyckoff 序列的字符串表示法，能够有效标准化结构描述、量化复杂无序度并识别重复项，从而显著提升材料数据库的清洗效率及人工智能驱动的材料发现能力。
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Materials Informatics Across the Length Scales
本文综述了材料信息学在从原子尺度到连续介质尺度的多尺度建模、分析与设计中的应用，重点探讨了机器学习势函数、介观代理模型及实验微观结构分析等数据驱动方法的现有能力、数据质量与不确定性等挑战，并展望了数据标准与自主实验室在推动跨尺度整合中的作用。
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Polarization Engineering of the Orbital Hall Conductivity in Two-dimensional Ferroelectric Higher-Order Topological Insulator TlS and SnS
该研究以 TlS 和 SnS 为模型，揭示了二维铁电高阶拓扑绝缘体中极化与高阶拓扑的强耦合机制，证明了通过调控极化方向可显著调制轨道霍尔电导并实现可逆开关，为可控轨道电子学提供了新途径。
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Evaluating dispersion models for ab initio simulation of G-I and G-II molten fluoride salts
该研究系统评估了色散校正对 G-I 和 G-II 族熔融氟化物从头算模拟的影响，发现虽然色散作用对结合能影响较小，但显著改善了密度预测并揭示了其对高电荷密度阳离子（如 BeF₂）结构有序性的关键作用，从而为模拟中色散模型的选择提供了系统框架。
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Uncertainty-aware phase fraction prediction and active-learning-guided out-of-domain discovery of refractory multi-principal element alloys
本文提出了一种基于混合密度网络的深度学习框架，通过量化相分数预测中的不确定性并指导主动学习，实现了难熔多主元合金的精准相稳定性预测及含新元素的新型合金发现。