Últimos artículos para Ciencia de materiales

Entender cómo la suavidad afecta la dinámica en líquidos sobreenfriados revela propiedades únicas.

Una mirada a cómo las regiones se cubren al expandir puntos con el tiempo.

Una exploración de cómo los anteojos envejecen y evolucionan con el tiempo.

La investigación muestra cómo la torsión de capas impacta las propiedades electrónicas en los TMDs.

Perspectivas sobre los desafíos del aprendizaje automático en la predicción de propiedades de materiales.

Un estudio revela el impacto de la densidad local en los estados de Majorana en dispositivos semiconductores-superconductores.

Nuevos métodos mejoran la simulación de sistemas fermiónicos usando Hamiltonianos tipo Ising.

Examinando cómo la temperatura y la presión alteran la estructura de materiales específicos.

Este artículo presenta un método para mejorar el modelado de delaminación en materiales compuestos.

La simulación cuántica ofrece métodos nuevos prometedores para la exploración de materiales y ahorros de costos.

Nuevos métodos mejoran el diseño molecular al medir la incertidumbre de las predicciones.

Una revisión de la efectividad del Modelo de Polarizabilidad de Enlace en el análisis de espectroscopía Raman.

Nuevos hallazgos revelan cómo el desorden afecta las anomalías cuánticas en los materiales.

Este estudio analiza el acoplamiento espín-órbita en perovskitas en capas y sus efectos.

La investigación destaca el papel del siliceno en la detección de la descomposición de los alimentos.

Nuevos hidrogeles híbridos mejoran el crecimiento y la adhesión celular en aplicaciones médicas.

Nuevas ideas sobre los compuestos de Cu-W mejoran su potencial para varias aplicaciones.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de los excitones para mejores aplicaciones tecnológicas.

Un nuevo método mejora la comprensión de estados y sistemas cuánticos complejos.

Explorando el crecimiento inusual de granos en materiales a temperatura ambiente bajo alta presión.

Un nuevo enfoque combinado mejora las simulaciones de dinámica molecular usando computación cuántica y aprendizaje automático.

La investigación revela el potencial de los cristales dopados con tulio en aplicaciones de memoria cuántica.

Una mirada a cómo los polarones afectan las propiedades y aplicaciones del niobato de litio.

Los investigadores usan espectroscopía de dos tonos para mejorar la comprensión de los circuitos cuánticos.

HydraGNN usa aprendizaje automático para acelerar el descubrimiento y modelado de materiales.

Un estudio revela cómo los huecos en WSe₂ pueden mejorar los dispositivos cuánticos.

Una mirada a la formación y propiedades de la bainita en el acero.

El tamaño de grano afecta las propiedades del material y su rendimiento en aplicaciones de ingeniería.

Explorando las transiciones entre estructuras cristalinas en la ciencia de materiales.

Explorando la conexión entre la geometría y el spin en materiales electrónicos.

MgIrH muestra potencial para la superconductividad a altas temperaturas a presiones normales.

La investigación sobre las bandas de Chern revela comportamientos complejos influenciados por las interacciones electrónicas.

TbSbTe muestra propiedades únicas y un comportamiento magnético, ofreciendo información sobre semimetales de línea nodal.

Nuevo modelo de deep learning mejora la comprensión de las propiedades térmicas y transiciones de fase del PZO.

La investigación revela posibles aplicaciones de los aislantes de Chern fraccionarios en la computación cuántica.

Investigando cómo los materiales quirales alteran las tasas de emisión de luz.

Un estudio revela cómo las fluctuaciones de fase influyen en la resistividad de los superconductores.

Explorando cómo se comportan las partículas pequeñas bajo señales químicas en varios fluidos.

Investigando la conexión entre materiales magnéticos y las elusivas partículas de materia oscura.

Un enfoque nuevo para modelar memristores para aplicaciones de computación avanzadas.