Physik - Materialwissenschaft

Forschung verbessert die Radfahrausdauer von GSST-Phasenwechselmaterialien in optischen Anwendungen.

Untersuchung der Eigenschaften von NNO und LSMO, wenn sie übereinander geschichtet werden.

Die Erforschung der Effekte von zeitlich variierenden Eigenschaften in der Quanten-Elektrodynamik.

Forscher verbessern Machine-Learning-Modelle für bessere Vorhersagen komplexer Materialien.

KI verbessert die Materialanalyse, was zu schnelleren und genaueren Vorhersagen führt.

Neue Erkenntnisse darüber, wie Materialien auf wechselnde Lichtverhältnisse reagieren.

Eine Erkundung, wie Wasser in engen Räumen mit hydrophilen Oberflächen wirkt.

Untersuchen, wie Korngrenzen die Materialeigenschaften und das Verhalten beim Erhitzen beeinflussen.

Selen zeigt Potenzial, um die Effizienz und Leistung von Solarzellen zu verbessern.

Neue Forschungen konzentrieren sich auf Spin-Qubits in Silizium-Germanium für bessere Quantencomputing.

Neue quasicristalline Materialien zeigen vielversprechende Stärken und Flexibilität in verschiedenen Anwendungen.

Forschung zeigt Durchbrüche bei hochdichten 2D-Elektronengasen und deren Auswirkungen auf die Elektronik.

Untersuchen der einzigartigen Eigenschaften von Seltenen-Erde-Magneten in komplexen Gittern.

Altermagnetismus hat Potenzial für zukünftige Fortschritte in elektronischen Geräten und Speicher.

Forscher stellen eine Methode für präzise atomare Materialmodellierung vor.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit in atomistischen Simulationen durch optimierte Kraftfeldanpassung.

Dieser Artikel untersucht die Bedeutung von Spinraumgruppen in magnetischen Materialien.

Innovative Spinfilter-Technologie verbessert die Detektion von Elektronenspin in den Materialwissenschaften.

Helium-Implantation verbessert die Eigenschaften von polykrystallinen Filmen, ohne Schäden zu verursachen.

Neuere Studien stellen die vorhergesagten magnetischen Eigenschaften von RuO in Frage und schlagen neue Forschungsrichtungen vor.

Untersuchung der Rolle von molekularen Magneten in fortschrittlicher Sensorik und Quanten-Technologie.

Ein neuer thermischer Spektrometer bietet eine einfachere Möglichkeit, supraleitende Schaltungen zu messen.

Forscher entwickeln neue Materialien für Strahlrohre mit maschinellem Lernen.

Eine Studie zeigt, wie Strahlung die Metallstruktur und -leistung unter Stress beeinflusst.

Die Erforschung des Spin-Nernst-Effekts in fortgeschrittenen Materialien für zukünftige Technologien.

Forschung zeigt wichtige Erkenntnisse über Spin-Lebensdauern in hybriden organisch-anorganischen Materialien.

Neue Modelle verbessern die Vorhersage von Materialeigenschaften durch atomare Anordnungen.

Maschinenlernmodelle verbessern die Vorhersagen der molekularen Reaktionen auf Ionenbestrahlung.

Die ACE-Methode steigert die Rechenleistung bei Berechnungen im angeregten Zustand.

Forschung zeigt Herausforderungen bei der Interaktion von CO und Sauerstoff mit MoSe-Material.

Diese Studie bewertet die Leistung von LLMs beim Beantworten von Fragen und der Vorhersage von Materialeigenschaften.

Die einzigartigen Eigenschaften und Anwendungen von Bleihalogenid-Perowskiten in der Technik erkunden.

Forschung zeigt das Potenzial von Antiferromagneten in neuen Technikanwendungen.

Ein Blick darauf, wie Prozesse das Verhalten von Metalllegierungen beeinflussen.

Forschung zeigt, wie warmes, dichtes Wasserstoff unter extremen Bedingungen Elektrizität leitet.

Neue Methoden verbessern die Berechnungen für angeregte Zustände in Materialien mit GPUs.

Forschung zu den Eigenschaften von Borosilikatglas mit Machine-Learning-Techniken zeigt vielversprechende Ansätze für zukünftige Anwendungen.

Eine neue Datenbank beschleunigt die Entdeckung von magnetischen Materialien für verschiedene Anwendungen.

Kleine Polarons beeinflussen die Bewegungen von Ladungen in Halbleitern und elektronischen Geräten enorm.

Neueste Fortschritte im Management des elektrischen Felds verbessern die Leistung von Ga₂O₃-Dioden.