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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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本研究利用互补的萨格纳克（Sagnac）磁光效应与谐波霍尔测量技术，证明了通过对 Co/Gd 基合成亚铁磁体进行界面工程，能够实现对自旋轨道转矩的精确量化与优化，从而揭示了稀土层在转矩产生中的活性作用，并促进了低功耗电流诱导的磁翻转。
本文介绍了一种用于双层石墨烯的石墨栅极架构，该架构使活性器件与自然边缘完全隔离，从而能够制造出具有无序边界的全静电定义霍尔棒，以及展现出 2.5 × 10⁶ cm²/Vs 创纪录量子迁移率的场效应晶体管。
这项研究表明，通过系统地结合不同的模板囊泡、催化聚合物和两亲分子，研究人员创造了表现出截然不同的、依赖于成分的生长响应的合成最小细胞变体，这些变体描绘了一个多维度的适应度景观，从而建立了一条通向可进化、自复制人工细胞的物理化学路径。
本研究通过 Al/Ge 成分调控，展示了高磁各向异性 MnAlGe 薄膜在室温下对反常能斯特效应的极性控制，通过调节亚晶格选择性载流子掺杂引起的内禀贝里曲率，实现了实际器件中热电输出的增强。
通过将原位拉曼光谱与密度泛函理论（DFT）计算相结合，本研究揭示了外加电场诱导了涉及有机-无机杂化振动的二维卤化物钙钛矿中的模式选择性电子-声子耦合，其中氟化增强了载流子介导的晶格响应，且结构有序度决定了薄膜与单晶中相反的声子寿命演变。
本文表明，将宇称标签纳入机器学习模型的特征是一个关键的设计选择，它保证了中心对称晶体中对称禁戒性质的物理精确预测，而缺乏该特征的模型在几乎所有情况下都会产生物理上不可能的误差，且不会牺牲准确性。
本研究表明，He 离子辐照能够实现层状 CrSBr 中可控的磁相工程，其中偏振分辨拉曼光谱作为一种灵敏且无损的工具，用于识别随辐照剂量和厚度变化的从反铁磁到铁磁以及缺陷相关磁态的转变。
本文介绍了 DPA4C，这是一种协同设计的等变机器学习势函数，它在多种化学体系中实现了接近第一性原理的精度，同时具备经验势函数的运行速度和可扩展性，使得在单块 GPU 上进行数百万原子规模的分子动力学模拟成为可能。
通过将同步辐射 X 射线对分布函数分析与机器学习加速的分子动力学模拟相结合，本研究阐明了连接体几何结构、芳香族刚性以及非共价相互作用之间的相互作用如何支配两种三维亚胺键共价有机框架截然不同的局部结构灵活性与动态行为。
本文证明了超分辨率生成对抗网络（SRGAN）通过在计算上提升低分辨率数据的分辨率，且与传统的插值方法相比能更准确地保留微观结构特征，从而显著提高了锂离子电池电极材料电子背散射衍射（EBSD）分析的吞吐量。