🔬 材料科学
Visualizing impurity-driven scattering phase textures in EuCd2As2
研究人员利用扫描隧道显微镜技术，将 EuCd2As2 中由杂质驱动的散射相位纹理可视化，揭示了围绕 Eu 间隙原子产生的 2π 相位位错，这些位错源于多重散射通道与自旋-轨道耦合之间的干涉，从而建立了一种在实空间研究量子材料中无序性与自旋-轨道相互作用的方法。
🔬 Category
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。
🔬 凝聚态物理
Topological superconductivity in an altermagnet-superconductor heterostructure
本文提出，将交错磁性 VSeO 单层与常规 波超导体进行界面耦合，会诱导出一种具有手性马约拉纳边缘模的完全能隙拓扑自旋三重态 波超导态，为实现拓扑超导性提供了一条切实可行的途径。
🔬 材料科学
Symmetry- and Property-Aware Crystal Generation with Reinforcement Learning for Inverse Materials Design
本文介绍了 SPARC，这是一个用于逆向材料设计的强化学习框架，通过显式地保留这些属性在物理上具有意义且稳健所需的本质晶体学对称性，从而生成具有所需物理属性的晶体结构。
🔬 材料科学
Physics-aware global Rietveld refinement for high-energy X-ray diffraction microscopy with application to reconstructing intragranular orientation and strain fields
本文介绍了一种用于高能 X 射线衍射显微成像的新型物理感知全局 Rietveld 精修方法，该方法将变形物理学集成到前向模拟中，并利用可微最优传输技术来重建高保真且物理一致的晶粒内取向与应变场，其在铝酸氮氧化物上的应用已通过开源的 PARA-X 实现得到了验证。
🔬 材料科学
Probing (sub)nanoscale ferrons in an electron microscope
这项研究通过电子能量损失谱技术，提供了三维铁电钛酸铅中希格斯（Higgs）和伪戈德斯通（pseudo-Goldstone）铁子（ferrons）的首个直接（亚）纳米尺度实验证据，揭示了它们截然不同的起源以及由长程偶极相互作用和畴限制所驱动的显著增强的群速度，从而为先进的太赫兹通信和换能技术铺平了道路。
🔬 介观物理
Heating of black-Si by microwaves at 2.45 GHz: effect of nano-needle orientation
本研究表明，在 2.45 GHz 频率下，黑硅的微波加热效应显著增强且具有方向依赖性，其中垂直排列的纳米针实现的比平整硅更高的温度，而倾斜的纳米针则表现出明显的延迟加热起始现象，这些现象均由热激活载流子产生和双折射效应所驱动。
🔬 材料科学
B-type Quadratic Planar Hall Effect as a Probe of Altermagnetic Order
本文提出将 B 型二次平面霍尔效应（B2-PHE）作为一种灵敏且实验可及的探针，用于在 KV2Se2O 和 RuO2 等材料中区分交错磁序与竞争性的反铁磁相，其原理是利用对称性原理来揭示在非交错磁态中被禁止的磁场依赖电流。
🔬 材料科学
Quantum interpretation of classical LiF simulations
本文表明，经典 LiF 模拟中为重现低温实验光谱所必需的有效温度，是通过匹配经典与量子谐振能量，自然地源于量子振动统计（特别是零点运动和普朗克-玻色-爱因斯坦统计）的结果。
🔬 材料科学
Towards a Metal-Organic Framework with Pore-Confined Electrons
本研究利用从头计算方法提出了一类具有孔隙限域电子的新型金属有机框架电解质，建立了其稳定性的设计规则，并展示了其直接在孔隙空间内驱动催化反应（如 H2 解离）的潜力。
🔬 材料科学
Large spin splitting metallic altermagnets from machine-learned design rules
本研究利用可解释机器学习来识别金属交错磁体（altermagnets）的设计规则，从而发现了一类具有大自旋分裂的稳定四方晶系 赫斯勒化合物，其性能超越了现有基准，并展现出极具前景的隧道磁电阻效应。