🔬 materials science
Favorable half-Heusler structure of synthesized TiCoSb alloy: a theoretical and experimental study
该研究通过结合实验表征（X 射线衍射、EDS 和 TEM）与第一性原理计算，确定了合成 TiCoSb 半赫斯勒合金的最稳定晶体结构，并评估了其热电转换性能。
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cond-mat.mtrl-sci
4236 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
Balancing Thermodynamics, Kinetics, and Reversibility in Ti-Doped MgB2H8: A First-Principles Assessment of a Practical Solid-State Hydrogen Storage Material
该研究通过第一性原理计算证实，Ti 掺杂 MgB2H8 在保持较高储氢容量的同时，有效降低了脱氢焓和氢扩散能垒，从而显著改善了其热力学与动力学性能，使其成为一种极具潜力的固态储氢材料。
🔬 materials science
Synergistic Interplay between Surface Polarons and Adsorbates for Photocatalytic Nitrogen Reduction on TiO(110)
该研究通过密度泛函理论计算揭示了表面极化子与吸附物（特别是水分子）的协同作用机制，阐明了光生电子极化子在氧空位附近的局域化对氮气吸附与活化的关键作用，从而为理解二氧化钛光催化固氮机理及设计高效催化剂提供了新的理论依据。
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Pressure-Induced Superconducting-like Transition in the -wave Altermagnet Candidate CsVSeO
该研究通过实验与理论结合，发现准二维钒氧硫族化合物 CsV₂Se₂O 在高压下其弱绝缘母态发生重构，密度波特征被抑制并涌现出具有超导特征的电阻下降行为，揭示了 d 波交替磁体候选材料中压力诱导的非常规超导相变现象。
🔬 materials science
High-temperature superconductivity in NdSrNiO membranes under pressure
该研究通过开发将自支撑无限层 NdSrNiO 膜集成到金刚石对顶砧中的新技术，克服了高压测量限制，发现其超导转变温度随压力线性显著升高，在约 90 GPa 下接近液氮温区且未出现饱和迹象。
🔬 materials science
Experimental realization of dice-lattice flat band at the Fermi level in layered electride YCl
该研究利用角分辨光电子能谱（ARPES）在层状电化物 YCl 中首次实验证实了位于费米能级的骰子晶格平带，揭示了其由离域阴离子电子构成的骰子晶格结构，从而确立了 YCl 作为首个骰子金属原型的地位。
🔬 materials science
Hidden ferromagnetism of centrosymmetric antiferromagnets
该论文证明，由于反极性晶格中自旋轨道相互作用的特殊形式，某些保持空间反演对称性的反铁磁体（如交替磁体）可被等效为单磁格点的最小晶胞铁磁模型，从而自然地解释了其反常霍尔效应和净轨道磁化等类铁磁现象。
🔬 materials science
Magnetic Ordering in Moiré Graphene Multilayers from a Continuum Hartree+U Approach
本文提出了一种将短程 Hubbard 相互作用与长程库仑相互作用自洽纳入连续介质模型的新方法，成功在保留原子级细节的同时系统研究了魔角扭转双层及三层石墨烯的磁性相图，其结果与之前的原子级计算一致，并为探索其他莫尔石墨烯多层体系的磁有序提供了通用框架。
🔬 materials science
Comparing fine-tuning strategies of MACE machine learning force field for modeling Li-ion diffusion in LiF for batteries
该研究通过对比不同微调策略，证实了预训练的 MACE 基础模型及其仅需少量数据微调的版本，在预测 LiF 中锂扩散特性方面，能达到与需数万个训练数据深度训练的 DeePMD 模型相当的精度。
🔬 materials science
Developing an AI Course for Synthetic Chemistry Students
本文介绍了专为无编程基础的合成化学学生设计的"AI4CHEM"课程，该课程通过强调化学语境、使用零安装 Web 平台及结合实践项目，有效降低了人工智能与数据科学的学习门槛，并显著提升了学生在分子预测、反应优化及 AI 工具评估方面的能力。