Physik - Materialwissenschaft

Entdeck, wie sich gleitende Schichten von Atomen auf die elektrischen Eigenschaften auswirken.

Entdecke die neuesten Features von XtalOpt für fortgeschrittene Materialvorhersagen.

Maschinelles Lernen beschleunigt die Entdeckung von Katalysatoren und verbessert die Reaktionsgemässigkeit.

Untersuchung der Energiewanderung in metallhalogenid-perowskiten für verbesserte optoelektronische Anwendungen.

Entdecke PANBB, eine neue Methode zur effizienten Entspannung von Kristallstrukturen in der Materialwissenschaft.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Dünnschichtproduktion in der Elektronik und Optik.

Dieser Artikel untersucht, wie Neutronenstrahlung die Eigenschaften von Zirkoniumlegierungen verändert, die für Kernreaktoren wichtig sind.

Neue Erkenntnisse zeigen, dass Unordnung die Curie-Temperatur in LaCrGe erhöht, was den Erwartungen widerspricht.

Eine Studie zeigt, wie die Kristallform den Magnetismus in CePdAl beeinflusst.

Diese Studie untersucht die einzigartigen Eigenschaften der Fermi-Fläche des Materials CoSi.

Die hochauflösende Rasterkraftmikroskopie hilft bei der genauen molekularen Identifikation.

Die Forschung hebt die Auswirkungen von Oberflächenbehandlungen auf die magnetischen Eigenschaften von Niobium-Supraleitern hervor.

Forscher haben T-Zentrum-ähnliche Defekte in Silizium für fortgeschrittene Quantenanwendungen identifiziert.

Entdecke die einzigartigen Eigenschaften und Verhaltensweisen von atmenden Pyrochlor-Magneten.

Erkunde die Phasen und Verhaltensweisen von festem Stickstoff unter unterschiedlichen Bedingungen.

Studie zeigt einzigartige magnetische Eigenschaften von LaSrCoNbO mit potenziellen technischen Anwendungen.

Dieser Artikel untersucht die Eigenschaften der Cr2O3-Pt-Oberfläche für zukünftige Technologien.

Untersuchen, wie Wannier-Funktionen die Leitfähigkeit und Isoliereigenschaften von Materialien aufdecken.

Forschung zu verdrehten Schichten von BaTiO zeigt einzigartige elektronische Eigenschaften für fortgeschrittene Anwendungen.

Erforschung von MXenes als effiziente Photokatalysatoren für eine nachhaltige Wasserstofferzeugung.

Eine neue Methode kombiniert die Flexibilität des Deep Learnings mit der Einhaltung physikalischer Gesetze.

TbSi und TbSiGe zeigen einzigartige magnetische Eigenschaften, die für Kühlungstechnologie nützlich sind.

Neue Techniken in MINT sorgen für bessere Bildgebung von Materialien auf atomarer Ebene.

Die Rolle von Machine Learning bei der Vorhersage von Materialverhalten und den Herausforderungen, die damit verbunden sind, erkunden.

Neuer Ansatz im maschinellen Lernen verbessert Simulationen von Metall-Elektrode-Interaktionen mit Elektrolyten.

Forschung zeigt, dass scandiumlegiertes Aluminium-Nitrid Potenzial in elektro-optischen Anwendungen hat.

Ein neues Modell verbessert die Entdeckung von Materialien mit einzigartigen dielektrischen Eigenschaften.

Neuer Silbervorläufer verbessert das Elektronenstrahlschreiben für Nanoskalen Strukturen.

Die Forschung zu TMOFs hat das Ziel, die Leistung und Stabilität von Natrium-Ionen-Batterien zu verbessern.

Forschung zu einstellbaren Materialien verbessert das Studium der Berry-Physik und ihrer Anwendungen.

Wissenschaftler untersuchen, wie Elektronen und Phononen die Eigenschaften und Anwendungen von Materialien beeinflussen.

Dieser Artikel bespricht die Integration von wissenschaftlichen Prinzipien in Deep Learning für bessere Materialprognosen.

Entdecke, wie Response Matching die Material- und Molekülgenerierung verändert.

Untersuchung des einzigartigen elektronischen Verhaltens von verdrehten Bilayer-WTe unter verschiedenen Bedingungen.

Das Studieren von Exzitonen in verdrehtem hBN zeigt neue lichtemittierende Eigenschaften.

Forschung zeigt einzigartige Wechselwirkungen im Magnetismus, die die Technik verändern könnten.

Forscher verbessern den Ionentransport in Keramiken für bessere Energietechnologien.

Forscher nutzen Quantenalgorithmen, um das Verhalten von Elektronen in komplexen Materialien zu untersuchen.

Ein Blick auf den spontanen Austauschbias-Effekt und seine Auswirkungen in der Magnetismus.

Forschung zeigt, wie Phonon-Interaktionen die magnetischen Eigenschaften in besonderen Materialien beeinflussen.