Circulators Based on Coupled Quantum Anomalous Hall Insulators and Resonators
本文表明，基于耦合量子反常霍尔绝缘体与谐振器、并由非对称非厄米 Hatano-Nelson 系统建模的拓扑环行器，在宽功率范围内实现了高达 50 dB 的优异非互易性能，为微波器件与超导量子信息系统的集成提供了一个极具前景的平台。
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2608 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。
Topological transition and emergent elasticity of dislocation in skyrmion lattice: Beyond Kittel's magnetic-polar analogy
这项研究揭示了尽管磁性斯格明子位错在由 Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用驱动的核分裂和极端拉伸过程中经历了拓扑转变，但其长程应变场却出人意料地遵循传统的 Volterra 弹性理论，凸显了其与此类弹性理论失效的极性斯格明子晶格之间的本质区别。
Ionic Interdiffusion at Cathode-Solid-Electrolyte Interface: A Machine Learning-Assisted Multiscale Investigation and Mitigation Strategies
本研究结合了机器学习辅助的多尺度模拟与连续介质建模，旨在证明 LiCoO2|Li10GeP2S12 界面处的离子相互扩散会导致容量快速衰减，而 LiNb0.5Ta0.5O3 中间层能有效抑制这种扩散，但由于机械刚性会引入剥离风险，从而强调了需要开发既能实现低相互扩散又能保持低刚性的中间层。
Electric Current Control of Helimagnetic Chirality from a Multidomain State in the Helimagnet MnAu
本研究表明，通过诱导从多畴态向特定状态的转变，电流可以高效地控制 MnAu 中螺旋磁畴的手性，且该转变所需的阈值显著低于直接手性反转的阈值，而最终的手性由电流与磁场的相对取向决定。
Disentangling the Discrepancy Between Theoretical and Experimental Curie Temperatures in Ferroelectric PbTiO
本研究指出，对铁电体 PbTiO 居里温度的低估主要源于交换相关泛函的局限性，而非机器学习力场的误差，这表明短程模型所表现出的表观改进实为偶然的误差抵消，而准确的预测则需要显式的长程相互作用和改进的泛函。
Open Materials Generation with Inference-Time Reinforcement Learning
本文介绍了 OMatG-IRL，这是一种新颖的策略梯度强化学习框架，它直接作用于连续时间生成模型的速度场，从而在无需显式分数计算的情况下，实现高效且符合目标属性的晶体结构预测。
Strain-Driven Altermagnetic Spin Splitting Effect in RuO
本研究通过证明虽然体相及某些薄膜取向是非磁性的，但在特定的 (100) 和 (110) 取向上，应变诱导的交错磁性自旋分裂在无需哈伯德 校正的情况下即可产生强烈的自旋霍尔效应，从而解决了关于 RuO 实验报告中的不一致性问题。
APTLAS: An Indexed APT Literature Repository
APTLAS 是一个专门的、索引化的存储库及网络工具，包含约 2,300 篇带有领域特定元数据的原子探针断层扫描（APT）出版物，旨在通过基于材料体系、仪器和分析方法的精确过滤与发现功能，克服通用搜索引擎的局限性。
Screening of the Coulomb interaction in Carbon Nanotubes: A First-Principles cRPA study
这项基于第一性原理的 cRPA 研究表明，碳纳米管中的电子屏蔽效应和有效库仑相互作用不仅受金属性度支配，还对手性和能带拓扑具有敏感性，这导致其相互作用强度比纳米带低 2–3 eV，并解释了实验中观察到的较低激子结合能。
Range-Aware Bayesian Optimization for Discovering Diverse Designs within Target Property Windows
本文介绍了一种范围感知（range-aware）的贝叶斯优化框架，该框架通过直接对满足目标属性范围的后验概率进行评分，能够高效地发现多样化的设计，并在基准测试和实际材料设计案例研究中展示出优于标准方法的性能。