Physik - Materialwissenschaft

Ein neues Modell verbessert die Effizienz und Genauigkeit bei Metallwalzprozessen.

Diese Studie untersucht strukturelle Veränderungen in NaNiO bei Temperaturänderungen.

Ein neues Modell untersucht mechanische Wechselwirkungen in Siliziumanoden, um Spannungsprobleme anzugehen.

Neuere Forschungen geben Aufschluss über die Elektronenbewegung in Quantenpunktanordnungen.

Forschung zeigt die speziellen Verhaltensweisen von Quasikristallen aus Wolframdiselenid.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vorhersagen für die Leistung von Verbundmaterialien unter verschiedenen Bedingungen.

Forschung zeigt, dass Mikro-Gitterstrukturen das Potenzial haben, die Sicherheit von Drohnen zu erhöhen.

Lern, wie pNIPAM-Mikrogele auf Temperaturveränderungen reagieren und wozu man die benutzen kann.

Eine Studie zeigt, wie Temperatur die strukturellen Phasen von HfO2 beeinflusst.

Das MaterioMiner-Dataset verbindet Materialmechanik mit wissenschaftlicher Literatur für bessere Forschung.

Neue Forschungen zeigen, dass Kohlenstoff-Nanoschnecken die elektrische Leitfähigkeit unter magnetischem Einfluss stark verbessern können.

Chirale Gold-Nanokristalle zeigen einzigartige elektrische Eigenschaften, die von Magnetfeldern beeinflusst werden.

Forscher entwickeln Magnon-Frequenzkämme mit Skyrmion-Kristallen für verbesserte magnetische Anwendungen.

Lern, wie fortgeschrittene Modellierung die Qualität und Effizienz beim Kaltwalzen verbessert.

Dieser Artikel untersucht den Schermodul und die Volumenrelaxation in hoch-entropy metallischen Gläsern.

Forschung zeigt, dass wichtige Faktoren die Koerzitivität in SmCo-1:7-Magneten beeinflussen.

Forschung zeigt neue Verbindungen zwischen Berry-Phase und Quantenübergangseffekten.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen von Eigenschaften organischer Verbindungen mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken.

Neuste Studien zeigen interessante Einblicke in die Struktur von Silizium bei hohem Druck und Temperatur.

Ein Blick auf die Bedeutung und Herausforderungen der Dichtefunktionaltheorie.

Eine Studie zeigt die Rolle von Spin-Fluktuationen im magnetokalorischen Effekt von MnFe Si.

Automatische Differenzierung verbessert FFT-Methoden für eine bessere Analyse des Materialverhaltens.

Forscher nutzen Schallwellen, um elektrische Eigenschaften in Ferroelektrika zu steuern.

Die Untersuchung von Ladungsdichtenwellen zeigt neue thermische Verhaltensweisen in Materialien.

Maschinenlernen verwandelt, wie wir Materialverhalten untersuchen und vorhersagen.

Dieser Artikel untersucht, wie Wasserstoff Eisenlegierungen im Erdkern beeinflusst.

Studie zeigt komplexe Wechselwirkungen in FeGe und hebt Ladungsdichtewellen und Magnetismus hervor.

Forschung zeigt, wie Licht die einzigartigen Eigenschaften von topologischen Halbleitern beeinflusst.

Forschung zu Moiré-Superstrukturen zeigt neue Phasen in geschichteten Materialien.

Studie zur Erzeugung von elektrischer Ladung in Materialien unter Dehnung im Nanomassstab.

Ein moderner Ansatz, um die Grenzen von elastischen Schnüren unter Spannung zu verstehen.

Ein neuer Ansatz zur Analyse von nicht-reziproken Systemen mithilfe verallgemeinerter Brillouin-Zonen.

KI-Methoden verändern, wie Wissenschaftler molekulare Eigenschaften für verschiedene Anwendungen vorhersagen.

Forschung zeigt, wie Terahertz-Wellen die Magnetisierung in Materialien beeinflussen.

Neue Erkenntnisse über a-SiN mit maschinellem Lernen und Simulationen.

K-Means-Clustering hilft Forschern dabei, komplexe elektronische Verhaltensweisen in Materialien zu analysieren.

Studie zeigt, wie Fehler im Silizium die Absorption von Laserlicht beeinflussen.

Forscher kombinieren maschinelles Lernen und DFT, um effiziente thermoelektrische Materialien zu entdecken.

Eine Studie zeigt die Rolle von Coulomb-Streuung in ballistischen Photoströmen und deren mögliche Vorteile.

Forscher untersuchen 1T-CrTe2 für fortschrittliche Speicher- und Verarbeitungstechnologien.