Element priors and target support shape chemical transfer in materials graph networks
本文表明,在材料图神经网络中,向欠代表性化学区域迁移的能力从依赖静态元素先验转向利用包含目标结构的特征,其中即使仅添加少量此类结构也能显著降低形成能误差,并削弱输入表示选择的影响。
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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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本文表明,在材料图神经网络中,向欠代表性化学区域迁移的能力从依赖静态元素先验转向利用包含目标结构的特征,其中即使仅添加少量此类结构也能显著降低形成能误差,并削弱输入表示选择的影响。
本研究确定了交换紧缩(即交换耦合对原子位移的敏感性)是决定反铁磁绝缘体超快退磁速度的关键材料参数,从而能够为高速存储应用预测和筛选候选材料。
本研究利用激发能量依赖的光致发光激发光谱技术,证明了共振激发使 MoSe/WSe 异质双层中的偶极层间激子进入了一个以发射饱和和随布居数变化的蓝移为特征的非线性、高密度机制,从而为由偶极-偶极力主导的净排斥激子-激子相互作用提供了直接证据。
本文引入了“几何电子学”(geometronics)这一概念,该概念展示了基底形貌如何能够局部重新定向各向异性范德华晶体,从而在不改变材料成分的情况下,将均匀的外部扰动转化为可编程且可切换的磁性与电子图景。
本文引入了准正规模谱作为表征有限隐形超均匀材料的一种补充框架,揭示了共振态中传统结构因子无法捕捉到的结构相关性的系统特征。
本文表明,通过一种考虑了超导分流效应的方法对舒布尼科夫-德哈斯振荡进行分析,可以成功表征位于各种超导薄膜下方的埋入式半导体量子阱的正态态电子参数,并揭示出尽管界面子带形成了,但底层量子阱的固有特性基本保持不变,且其量子寿命得到了保持或增强。
本文介绍了 SHAARP,这是一个开源 Python 软件包,它通过实现五项关键的泛化处理,以准确处理复杂的材料对称性、取向和光学特性,从而简化了各向异性晶体中光学二次谐波生成的解析与数值建模。
本文介绍了开源软件包 SHAARP.ml,该软件包通过充分考虑基波和非线性波的多重反射,为各向异性多层结构中的光学二次谐波产生提供了精确的闭式解析解,从而消除了现有方法中固有的近似,并实现了准确的材料表征。
本研究通过范德堡法(Van der Pauw method)和霍尔效应测量,表征了掺杂 GaAs 片作为 n 型半导体的电阻率、霍尔系数和迁移率,并揭示了电荷积累与磁场呈二次方关系,且电子迁移率随温度升高而降低。
本文介绍了一种利用伴随权重香农熵(escort-weighted Shannon entropy)和多种散度矩阵的模型无关框架,用于在无需显式物理模型或序参量的情况下,灵敏地检测散射与成像数据中的相变及统计变化。