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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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本文提出了 PIRAG-LM，一种可解释的、物理启发式的检索增强生成模型，该模型利用包含超过 13,000 条实验记录的结构化知识库，能够准确预测并规划端到端的无机晶体合成路径，并成功指导了五种新化合物的实验实现。
本文通过引入修正系数（其中包括一个类似于光学菲涅耳反射系数的系数），推广了高对比度超材料中热传输的有效介质近似，从而能够通过射线光学框架对热扩散进行直观解释。
本综述整合了四十年来关于直流热机械测试（DC-TMT）的研究，旨在建立正式的不确定度层级，阐明其与传统基于炉式方法相比的独特优势与局限性，并为各种先进材料的严格标准化与解释提供指导方针。
本文提出了一种结合组成、结构和动力学模块的分层协同深度学习框架，旨在克服多目标筛选中的数据限制，该框架成功地从超过 3000 万个候选材料中识别出 97 种高性能固态电解质，并揭示了锂离子跳跃网络连通性而非几何位点数量是室温离子电导率的主要决定因素。
这项研究表明，RuO单晶中10%的钒取代并未诱导产生交替磁性，这由磁有序的缺失和未改变的顺磁磁化率所证实，同时也表明更高的取代水平可能会显著改变其电子结构。
本研究利用密度泛函理论（DFT）和机器学习分子动力学，证明了锚定在 hBN/SiC 异质结构中硼空位处的铜簇核数关键性地调节了其电子结构和气体吸附反应性，从而为调控二维材料功能性提供了一种缺陷工程策略。
本研究利用低能缪子自旋旋转（LE-SR）结合蒙特卡洛模拟，建立了一种用于对 n 型 4H-SiC 中载流子浓度和掺杂激活进行深度分辨剖析的定量方法，从而为优化功率电子器件制造提供关键见解。
本综述探讨了贝叶斯优化在自动驾驶材料实验室中的应用，详细阐述了其如何通过物理启发策略解决实际实验挑战，并调研了其对不同材料领域的变革性影响，同时概述了面向知识生成型实验的未来方向。
本文报道了具有三角形双层片层结构的稀土氧化硫（REOS）反铁磁体的合成与表征，揭示了合成依赖的结构无序显著影响其受挫磁基态，并强调了混合阴离子材料在发现新颖量子现象方面的潜力。
本研究表明，通过利用镍纳米颗粒对三维石墨烯进行功能化处理，可以增强其储氢能力和抗氧化性能，这一点已通过全面的形貌、化学及热脱附分析得到了证实。