🔬 材料科学
Multivalley 3D Electronic Structure of PbSe from Soft-X-Ray ARPES and First-Principles Calculations
通过将软X射线角分辨光电子能谱与第一性原理计算相结合，本研究证实了杂化泛函和近似能够准确重现块体PbSe的多谷电子结构，而半局域泛函则失败了，从而强调了精确能带结构建模对于预测热电性能的关键重要性。
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cond-mat.mtrl-sci
4890 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。
🔬 材料科学
Strong-coupling multigap superconductivity in the Heusler compound ScAuAl
本研究通过结合比热与输运性质的实验测量与第一性原理 Eliashberg 计算，确立了 ScAuAl 为一种转变温度接近 5 K 的强耦合、多能隙超导体，揭示了其具有巨大的比热跳变、两个截然不同的超导能隙，以及由于晶界处的无序导致的热力学上临界场与电阻上临界场之间的差异。
🔬 材料科学
PAOFLOW: an automated suite for ab initio electronic, transport, and topological properties of materials
本文介绍了 PAOFLOW 3.0，这是一个开源 Python 套件，它能够自动从平面波 DFT 计算中构建伪原子轨道哈密顿量，以实现对多种电子、输运和拓扑性质进行高性价比、高通量的分析，其新增功能包括对 VASP 的支持、Hubbard 修正以及量子输运模拟。
🔬 介观物理
Non-Hermitian impurity scattering in graphene: Boltzmann transport and thermoelectric response
本文研究了具有稀疏非厄米杂质的单层石墨烯中的电荷与热电输运，证明了增益虽能增强载流子寿命和热电性能，但吸收会抑制它们，从而将非厄米散射确立为一种用于控制石墨烯能量依赖型弛豫与热电响应的可调控机制。
🔬 材料科学
Symmetry Classification of Multipolar Orders in Crystals: Theory, Property Tensors and Automated Analysis with MagSymMultipoles
本文提出了一个统一的笛卡尔框架以及配套的网络工具 MagSymMultipoles，用于系统地分类晶体中的电多极和磁多极序，并将这些对称性直接与允许的物理性质张量联系起来，以便对铁电体、磁电体和交错磁体等材料进行直观分析。
🔬 材料科学
Uncertainty quantification design principles for machine learning interatomic potentials: lessons learned from hierarchical Bayesian inference
本文通过使用氩原子耦合簇数据对机器学习原子间势能的不确定性量化策略进行了基准测试，并提出了一种层次贝叶斯高斯过程设计，该设计有效地平衡了准确性、校准度和误差辨别能力，同时通过显式剖析不确定性来源，为可靠的应用提供了保障。
🔬 材料科学
Targeted synthesis of polycrystalline vanadium dioxide thin films via post-deposition annealing
本文提出了一种利用室温下的反应脉冲激光沉积结合真空退火工艺来合成多晶二氧化钒薄膜的新型方法，该方法克服了传统的高温限制，从而实现了面向神经形态硬件的 CMOS 兼容集成。
🔬 材料科学
Kinetic energy functional constructed from exact gradient expansion of second order in uniform gas limit
本文介绍了 KGE2，这是一种在广义梯度近似水平上的无参数、半局部动能密度泛函，它通过保留精确的二阶梯度展开，复兴了 Thomas-Fermi-von Weizsäcker 框架，在实现高效、大规模轨道自由密度泛函理论（Orbital-Free DFT）模拟的同时，在扩展系统和有限系统中均达到了最先进的精度。
🔬 材料科学
A Generalizable Framework for Building Executable Domain-Specific LLMs under Data Scarcity: Demonstration on Semiconductor TCAD Simulation
本文提出了一种模式优先（schema-first）的对齐框架，该框架通过综合大规模领域知识并利用由信息检索（IR）驱动的直接偏好优化（DPO）工作流，构建出紧凑且可执行的特定领域大语言模型（LLM），使其在半导体 TCAD 和有限元（FEM）模拟等数据匮乏的科学领域中表现优于通用模型。
🔬 材料科学
Machine-Learning Exploration of Defect Topologies and Thermodynamic Stability in Graphene with Atomic Vacancies
本研究结合了半经验原子热力学、可解释机器学习与符号回归，旨在绘制带有原子空位的石墨烯热力学稳定性图谱，并成功将复杂的结构-稳定性关系浓缩为一个紧凑且高精度的解析定律，该定律确定了缺陷浓度和空位间距是主导因素。