Physik - Materialwissenschaft

Die Tellur-Fehlstellen in DyTe beeinflussen sein elektrisches Verhalten und sein Potenzial in der Elektronik.

Daten und maschinelles Lernen verändern, wie Wissenschaftler neue Materialien finden.

Studie zeigt, wie Risse in Zn-Al-Mg-Beschichtungen entstehen.

TbBO enthüllt Geheimnisse von Spin-Flüssigkeiten und ihrem Potenzial in der Quanten-Technologie.

Ein Blick auf Skyrmionen und ihren Einfluss auf den topologischen Hall-Effekt.

Bayesian-neuronale Netzwerke verbessern die Vorhersagen des Materialverhaltens mit Unsicherheitsabschätzungen.

Das SLEM-Modell verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der Vorhersage von Quantenoperatoren für Materialien.

Die Einführung von Unordnung in Metamaterialien verbessert die Bruchfestigkeit und erhöht die Zähigkeit.

Forscher verbessern Eisen-Garnet-Filme für bessere Mikrowellenleistung bei niedrigen Temperaturen.

Neue Methode verbessert die Effizienz von Schallwellen für technologische Anwendungen.

Neutron-Dunkelfeld-Abbildung gibt Einblicke in die Struktur von Nanocellulose-Schaumstoffen.

Studie zeigt Einfluss der Magnetisierung auf die Spin-Bahn-Wechselwirkung in Nanomagneten.

Verdrehte 2D-Materialien haben vielversprechendes Potenzial für zukünftige technologische Fortschritte.

Forschung zeigt die magnetischen und elektronischen Eigenschaften von Cs Co S für zukünftige Technologien.

Eine Studie zeigt, wie die Eigenschaften von Stoffen die Leistung von Fallschirmen beim Landen beeinflussen.

Lern, wie thermische Ausdehnung das Materialdesign und die Anwendungen beeinflusst.

Untersuchung der gemischten CDW-Phase in 1T-TaS₂ für zukünftige Technologieanwendungen.

Diese Studie untersucht, wie schnelle und langsame aktive Partikel in Mischungen interagieren.

Die Verwendung von GNNs zur Vorhersage der optischen Eigenschaften von Materialien verbessert das Design von Geräten.

Neue Erkenntnisse über Hämatit verbessern die Effizienz der Spintronik durch Spin-Bahn-Drehmoment.

Forschung zeigt neue Zustände in SrCoO mit Hilfe von Spannungs-Techniken.

Forschung findet neue organische Materialien, um die Leistung von Perowskit-Solarzellen zu verbessern.

Ein vereinfachter Ansatz zur Identifizierung von Kristallstrukturen mithilfe von Partikelkoordinaten.

Die RE2O2CO3-Verbindungen zeigen aufgrund ihrer Kristallstrukturen einzigartige magnetische Eigenschaften.

Studie zeigt, wie sich die Struktur und die magnetischen Eigenschaften von LiVO mit der Temperatur ändern.

Forscher verbessern HgTe-Nanodrähte für zukünftige Elektronik und Quantentechnologien.

Untersuchung von ferroaxialen Materialien und ihren elektrischen toroidalen Dipoleigenschaften für zukünftige Anwendungen.

Forschung zeigt das Potenzial von Blei-Halogen-Perowskiten für effiziente Solarzellen.

Neue Erkenntnisse darüber, wie elektrischer Strom die MRAM-Leistung beeinflusst.

SciQu beschleunigt die Vorhersage von Materialeigenschaften mit maschinellem Lernen und automatisierter Datenauswertung.

Eine neue maschinelle Lernmethode beschleunigt die Phononberechnungen für Materialeigenschaften.

Diese Studie zeigt, wie Symmetrie und Entropie das Verhalten von Partikeln in ungeordneten Kristallen beeinflussen.

Die Untersuchung der einzigartigen magnetischen Eigenschaften von KBaCr(PO4)2 zeigt komplexe Wechselwirkungen.

Die Phasenübergänge von IrTe2 geben Einblicke in sein elektronisches Verhalten und mögliche Anwendungen.

Forschung zu bilayer ReRAM könnte das energieeffiziente Rechnen umkrempeln.

Die einzigartigen Eigenschaften der NbOCl-Monolage in der Materialwissenschaft erkunden.

Chirales Tellur hat krasses elektrisches Verhalten, das von seiner Struktur und Magnetfeldern beeinflusst wird.

Neue Methode verbessert die Effizienz von Elektronensimulationen mit Fourier-neuronalen Operatoren.

Erforschen, wie Spin-Bahn-Kopplung die Elektronenbewegung und die Materialeigenschaften beeinflusst.

Neue Methoden verbessern die Messgenauigkeit von van-der-Waals-Supraleitern.