Physik - Materialwissenschaft

Lerne, wie die Muon-Spindrehung magnetische Eigenschaften von Materialien aufdeckt.

Maschinelles Lernen verändert das Studium von Metallen und verbessert die Vorhersagen von Defekten und Eigenschaften.

Forschung zeigt kritische Phasenübergänge von Ammoniak-Hemihydrat unter extremen Bedingungen.

Ein Blick auf den einzigartigen Triple-Q-Zustand in Schichtmaterialien.

Neue Techniken verbessern die Analyse von viskoelastischen Balken für ingenieurtechnische Anwendungen.

Wissenschaftler zeigen einzigartige Elektronenzustände in Materialien mit helicalem Magnetfeld.

Forschung untersucht das Potenzial von Lutetiumhydrid für Supraleitung bei höheren Drücken.

Delta ML verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Raman-Spektren für verschiedene Materialien.

Forscher untersuchen neue Ansätze, um effiziente ferroelektrische Geräte mit Schichtmaterialien zu entwickeln.

Forscher haben eine Technik entwickelt, um die Schichtenkontrolle bei Nanodraht zu verbessern.

Diese Studie untersucht, wie die Filmdicke die Struktur und den Magnetismus von Eisen beeinflusst.

Ein genauerer Blick auf die einzigartigen Eigenschaften von MOF Perowskiten und deren Anwendungen.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um die Methoden und Ergebnisse der Zeolithsynthese zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie sich die optischen Eigenschaften von Gold mit Temperatur und Licht verändern.

Entdecke, wie Laserlicht die Magnetisierung in magnetischen Materialien schnell verändert.

Erforschen, wie Spin-Anordnungen die Materialeigenschaften beeinflussen.

Forschung zeigt, wie Flüssigkeiten sich anders verhalten, wenn sie in kleinen Räumen sind.

TiSe zeigt einzigartige Phasenübergänge und elektronische Eigenschaften, die für fortschrittliche Technologien relevant sind.

Forschung zu EuZnP zeigt einzigartige magnetische und elektrische Eigenschaften.

Quasikristalle zeigen einzigartige magnetische Eigenschaften, die unser traditionelles Verständnis von Magnetismus herausfordern.

Forscher nutzen Licht, um das Phononverhalten in Graphen zu beeinflussen und dessen Eigenschaften zu verbessern.

Neue Erkenntnisse zeigen eine verbesserte Ladungs-zu-Drehimpuls-Konversion mit PtSe- und NiFe-Materialien.

Ein Blick auf das strukturelle und magnetische Verhalten von (RbCl)CuPO4 bei Temperaturänderungen.

Ein neuer Algorithmus verbessert das Verständnis von Spin-Anordnungen in Materialien.

Das SEAQT-Framework verbessert das Verständnis von Elektronen- und Phononentransport in Materialien.

Untersuche, wie Spin-Punktgruppen die Materialeigenschaften und Anwendungen beeinflussen.

Maschinelles Lernen verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Materialvorhersage.

Dieser Artikel untersucht, wie Unordnung die Materialstärke und Versagensmechanismen beeinflusst.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der Messung von Strahlenschäden in Materialien.

Studie zeigt, wie Licht die Ladungsträger in InSe für technologische Anwendungen beeinflusst.

Lern, wie nanoskalige Technik die Eigenschaften von Dünnfilmen für fortschrittliche Anwendungen verbessert.

Eine Studie zeigt, wie Ionenbombardement das magnetische Verhalten in Manganarsenid verändert.

Studie zeigt komplexe Verhaltensweisen in Übergangsmetall-Dichalkogeniden und Ladungsdichtewellen.

Diese Methode verbessert die Datensammlung, indem sie sich auf wichtige Veränderungen in Experimenten konzentriert.

Innovative Materialien steuern die Wellenstreuung für fortschrittliche Anwendungen in der Elektronik und Photonik.

Weyl-Semimetalle zeigen unter Licht coole elektrische Eigenschaften, die vielversprechende Fortschritte in der Technologie bringen.

Ferrimagneten zeigen schnelle Magnetisierungsänderungen unter Laserimpulsen, was die Datenspeichertechnik verbessert.

Diese Forschung verbindet Weyl- und chirale Phononen und zeigt neue Eigenschaften in Telluriumkristallen.

Forschung wirft Licht auf den nicht-Hermiteschen Haut-Effekt in Resonatorsystemen.

Forschung zum Wellenverhalten in Silizium, um elektronische Geräte zu verbessern.