Neuste Artikel für Materialwissenschaft

Neue Algorithmen verbessern die Vorhersagen von Quanten-Grundzuständen mit begrenzten Daten.

Forschung über Trions in Xenen zeigt potenzielle technologische Anwendungen.

Erforschung von Shift-Excitonen und ihrem Einfluss auf das Materialverhalten und Anwendungen.

Eine neue Methode kombiniert maschinelles Lernen mit Grobkorrektur für bessere Materialmodellierung.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen zur Materialleistung für 3D-gedruckte Komponenten.

Untersuchung des Einflusses der Mikrostruktur auf das Materialversagen in Dünnfilmen.

Forschung zu (LaSe)(NbSe) untersucht seine einzigartigen supraleitenden Eigenschaften.

Die einzigartigen magnetischen Eigenschaften von CuMnSb bieten neue Möglichkeiten in der Technologie.

Forschung zeigt, wie kleine Moleküle das Verhalten von Nanoröhren und Nanokäfigen beeinflussen.

Dieser Artikel untersucht das Wellenverhalten in einem dreieckigen Gitter und dessen Bedeutung.

Analyse numerischer Methoden in der Materialwissenschaft für Phasenfeldprobleme.

Eine neue Methode verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Vorhersage der Ladungsdichte.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Berechnung der Sublimationsenthalpien für molekulare Kristalle.

Wissenschaftler untersuchen Farbzentren in Diamanten für Fortschritte in quantenbasierten Anwendungen.

Entdecke, wie verbessertes maschinelles Lernen die Produktion von Verbundwerkstoffen optimiert.

Forschung deckt wichtige Faktoren auf, die Edge-Plasmonen in V-dotierten Bismut-Seelenid-Filmen beeinflussen.

Diese Studie zeigt Methoden, um Laserlicht mit hohen topologischen Ladungen mithilfe von Quasikristallen zu erzeugen.

Diese Studie zeigt, wie ungeordnete Materialien unter Druck reagieren.

Die Rolle von hochgradigen Singularitäten und flachen Bändern in den Materialeigenschaften erkunden.

Ein Blick auf quanten Spin-Ketten und den geschachtelten algebraischen Bethe-Ansatz.

Untersuchen, wie Alkohol Phasenübergänge in lebenden Materialien beeinflusst.

Diese Studie untersucht die einzigartigen elektronischen Eigenschaften von anisotropen Dirac-Semimetallen mithilfe eines holografischen Modells.

Eine neue Methode nutzt Deep Learning, um die Berechnungen der Energie von quantenmechanischen Vielteilchensystemen zu verbessern.

Untersuchung der Integration von Parafermionen und Spin-Qubits für fortgeschrittenes Quantencomputing.

Untersuchung von Fehlern in Materialien, besonders hexagonalem Bornitrid, und deren Auswirkungen auf die Technologie.

Ein neuer Blick auf das Ising-Modell zeigt überraschende thermodynamische Eigenschaften.

Erforschung von Phasenübergängen in Quantensystemen, die von Infrarotstrahlung beeinflusst werden.

Ein neues Rahmenwerk beschäftigt sich mit komplexen nichtlinearen Reaktionen in Materialien.

Neue Methoden verbessern molekulare Simulationen und Interaktionen für bessere Genauigkeit.

Eine neue Methode sagt die Positionen der Sonden für klarere Bilder in der Ptychografie voraus.

Forschung zeigt, dass Miassit unter Magnetfeldern besondere Eigenschaften hat.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von molekularen Interaktionen und Verhaltensweisen.

Neue hydrierte Materialien zeigen Superleitfähigkeit über 80 K, was vielversprechende zukünftige Anwendungen angeht.

Innovative Methode integriert Elektronendichte für verbesserte Vorhersagen von molekularen Eigenschaften.

Ein neuer Algorithmus findet niederenergie Zustände in Quantensystemen trotz Rauschen.

Ein Überblick über Niob-basierten Supraleitern und deren Anwendungen in der modernen Technik.

Untersuchung von kurzreichweiten Ordnung und lokalen Verzerrungen in Hochentropieoxidien.

Erforschen, wie einzigartige Formen die Effizienz und Haltbarkeit von Batterien beeinflussen.

Eine neue FFT-basierte Methode verbessert das Studium von Materialien mit komplexen Mikrostrukturen.

Ein frischer Ansatz zeigt, wie winzige Partikel unter verschiedenen Bedingungen interagieren.