Measuring trainable degrees of freedom in materials graph neural networks: a random-subspace intrinsic dimension analysis
本文通过使用随机子空间内在维度分析,揭示了不同的架构和预测任务在实现高性能时对所需可训练自由度数量的敏感性差异,从而将这些需求与最终准确率本身区分开来,进而为材料图神经网络引入了“可训练度依赖性”这一新的表征方法。
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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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本文通过使用随机子空间内在维度分析,揭示了不同的架构和预测任务在实现高性能时对所需可训练自由度数量的敏感性差异,从而将这些需求与最终准确率本身区分开来,进而为材料图神经网络引入了“可训练度依赖性”这一新的表征方法。
本文在 MEUMAPPS 框架内提出了一种整体的、性能可移植的 GPU 加速方法,该方法通过结合分布式内存并行性和高阶时间积分,实现了数千个沉淀相的三维相场模拟的超实时运行,与 CPU 基准相比实现了高达 501 倍的加速,并在极大规模(exascale)系统上实现了近乎理想的扩展性。
本研究利用远场太赫兹时域光谱技术和角分辨光电子能谱技术来表征体相 2H-NbSe 中的集体电荷密度波动力学,识别出在转变温度以下出现的截然不同的高频振幅模式和低频相位模式,并成功利用时变金兹堡-朗道模拟对其进行了建模。
本研究采用包含自旋轨道耦合的杂化泛函计算,揭示了 ZrSe 晶面的表面能、电子能带边缘对齐以及金属或半导体特性强烈依赖于晶体取向和厚度,而这一现象是由表面 Se-Se 二聚体的保持或畸变所驱动的。
本文提出了一种经过验证的解析与数值框架,该框架能够预测三角形和六边形点阵材料在广泛相对密度范围内的断裂韧性,揭示了高密度下的失效机制转变,并证明了准脆性行为与几何优化如何能显著增强抗断裂能力,甚至超过基体材料。
本研究通过中子散射断层成像技术,首次实现了对 CoZnMn 样品中三维拓扑 斯格明子结构的实验可视化,揭示了由涡旋-反涡旋晶格、梅伦(merons)和单极子介导的新型亚稳态及转变路径,为先进的体相自旋电子学应用铺平了道路。
本综述通过严谨地阐述空间与时间热声子相干性理论,旨在揭示基本原理,统一复杂材料中的类波现象,并为超越传统粒子散射模型的工程化热输运设计提供一个全面的框架。
本文通过结合实验与理论分析,展示了利用 Ag(111) 上的溴单层构建的高度有序的多轨道 -kagome 点阵,并揭示了其内在的拓扑电子结构。
本研究确定了受挫 Gd³⁺ 基双钙钛矿材料 Ba₂GdSbO₆ 和 Sr₂GdSbO₆ 为高性能磁热材料,它们在保持极高熵密度的同时,实现了低于 70 mK 的创纪录绝热去磁制冷温度,使其成为具有潜力的亚 100 mK 量子冷却应用候选材料。
本文提出了一种利用磁机械机制的鲁棒单元件触觉传感器,该传感器能够实时解耦信号以同时检测压力和粘性,从而克服了人工皮肤应用中的串扰和稳定性挑战。