Fisica - Scienza dei materiali

I ricercatori sviluppano pettini di frequenza di magnon con cristalli di skyrmion per applicazioni magnetiche migliorate.

Scopri come la modellazione avanzata migliora la qualità e l'efficienza della lamina a freddo.

Questo articolo esamina il modulo di taglio e il rilassamento del volume nei vetri metallici ad alta entropia.

La ricerca svela i fattori chiave che influenzano la coercitività nei magneti SmCo-1:7.

La ricerca svela nuove connessioni tra la fase di Berry e gli effetti di tunneling quantistico.

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle proprietà dei composti organici usando tecniche di machine learning.

Studi recenti rivelano informazioni sulla struttura del silicio sotto alta pressione e temperatura.

Uno sguardo all'importanza e alle sfide della Teoria del Funzionale di Densità.

Uno studio rivela il ruolo delle fluttuazioni di spin nell'effetto magnetocalorico di MnFe Si.

La differenziazione automatica migliora i metodi FFT per un'analisi migliore del comportamento dei materiali.

I ricercatori stanno usando onde sonore per controllare le proprietà elettriche nei ferroelettrici.

Lo studio delle onde di densità di carica rivela nuovi comportamenti termici nei materiali.

Il machine learning sta rivoluzionando il modo in cui studiamo e prevediamo i comportamenti dei materiali.

Questo articolo esamina come l'idrogeno influisce sulle leghe di ferro nel nucleo della Terra.

Uno studio rivela interazioni complesse in FeGe, mostrando onde di densità di carica e magnetismo.

La ricerca svela come la luce influisce sulle proprietà uniche dei semimetalli topologici.

La ricerca sui superreticoli moiré svela nuove fasi nei materiali a strati.

Studio della generazione di carica elettrica nei materiali sotto stress a scala nano.

Un approccio moderno per capire i limiti delle corde elastiche sotto tensione.

Un nuovo modo per analizzare sistemi non reciproci usando zone di Brillouin generalizzate.

I metodi di intelligenza artificiale stanno cambiando il modo in cui gli scienziati prevedono le proprietà molecolari per diverse applicazioni.

La ricerca rivela come le onde terahertz influenzano la magnetizzazione nei materiali.

Nuove intuizioni su a-SiN usando machine learning e simulazioni.

Il clustering K-means aiuta i ricercatori ad analizzare comportamenti elettronici complessi nei materiali.

Uno studio rivela come i difetti nel silicio influenzino l'assorbimento della luce laser.

I ricercatori combinano il machine learning e la DFT per scoprire materiali termoelettrici efficienti.

Uno studio rivela il ruolo della diffusione di Coulomb nei fotocorrenti balistici e i loro potenziali vantaggi.

I ricercatori esplorano 1T-CrTe2 per tecnologie avanzate di archiviazione e elaborazione dei dati.

La ricerca mostra che la compressione a bassa temperatura migliora le proprietà superconduttrici dello stronzio.

Nuove scoperte mettono in discussione le teorie consolidate sul comportamento della transizione di fase di TiSe2.

La ricerca rivela interazioni complesse in 1T-VSe durante le transizioni strutturali.

La ricerca si concentra sugli elettroliti polimerici per migliorare le prestazioni e la sicurezza delle batterie a stato solido.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e la qualità della generazione di materiali.

Scopri come la luce laser influisce sul comportamento elettrico nei materiali di grafene.

Uno studio svela informazioni sui difetti CAV nel SiC per applicazioni nella tecnologia quantistica.

Il framework N²AMD migliora l'accuratezza e l'efficienza nello studio della dinamica dei materiali.

Drogare le leghe Cr-Si con elementi migliora le loro proprietà per applicazioni industriali.

Uno sguardo ai contributi agli effetti di spin e orbitali nei materiali.

Indagare i segnali inaspettati nei rivelatori a semiconduttore a bassa energia.

La ricerca svela nuovi metodi per creare nanoscroll in ossido con applicazioni potenziali.