Articoli più recenti per Scienza dei materiali

Questo articolo presenta un metodo per migliorare il modello di delaminazione nei materiali compositi.

La simulazione quantistica offre nuovi metodi promettenti per esplorare materiali e risparmiare costi.

Nuovi metodi migliorano il design molecolare misurando l'incertezza delle previsioni.

Una revisione dell'efficacia del Modello di Polarizzabilità del Legame nell'analisi della spettroscopia Raman.

Nuove scoperte rivelano come il disordine influisca sulle anomalie quantistiche nei materiali.

Questo studio analizza il accoppiamento spin-orbitale nei perovskiti a strati e i suoi effetti.

La ricerca mette in evidenza il ruolo del silicene nel rilevamento del deterioramento degli alimenti.

Nuovi idrogeli ibridi migliorano la crescita e l'adesione cellulare nelle applicazioni mediche.

Nuove intuizioni sui compositi Cu-W aumentano il loro potenziale per varie applicazioni.

Nuovi metodi migliorano le informazioni sugli eccitoni per applicazioni tecnologiche migliori.

Nuovo metodo migliora la comprensione degli stati e dei sistemi quantistici complessi.

Esplorando la crescita insolita dei grani nei materiali a temperatura ambiente sotto alta pressione.

Un nuovo approccio combinato migliora le simulazioni di dinamica molecolare usando il calcolo quantistico e l'apprendimento automatico.

La ricerca rivela il potenziale dei cristalli drogati con tallio nelle applicazioni di memoria quantistica.

Uno sguardo su come i polaron influenzano le proprietà e le applicazioni del niobato di litio.

I ricercatori usano la spettroscopia a due toni per migliorare la comprensione dei circuiti quantistici.

HydraGNN usa il machine learning per accelerare la scoperta e la modellazione dei materiali.

Uno studio mostra come i buchi in WSe₂ possano migliorare i dispositivi quantistici.

Uno sguardo alla formazione e alle proprietà della bainite nell'acciaio.

La dimensione dei granuli influisce sulle proprietà dei materiali e sulle prestazioni nelle applicazioni ingegneristiche.

Esplorare le transizioni tra strutture cristalline nella scienza dei materiali.

Esplorare il legame tra geometria e spin nei materiali elettronici.

MgIrH mostra potenziale per la superconduttività ad alta temperatura a pressioni normali.

La ricerca sulle bande di Chern mostra comportamenti complessi influenzati dalle interazioni tra elettroni.

Il TbSbTe ha proprietà uniche e un comportamento magnetico, offrendo spunti sui semimetalli a linea nodale.

Nuovo modello di deep learning migliora la comprensione delle proprietà termiche e delle transizioni di fase del PZO.

La ricerca rivela potenziali applicazioni degli insulatori di Chern frazionali nel calcolo quantistico.

Indagando su come i materiali chirali alterano i tassi di emissione della luce.

Uno studio rivela come le fluttuazioni di fase influenzano la resistività dei superconduttori.

Esplorando come si comportano le piccole particelle sotto segnali chimici in vari fluidi.

Investigare il legame tra materiali magnetici e particelle elusive di materia oscura.

Un approccio nuovo per modellare i memristor per applicazioni di calcolo avanzato.

SimXRD offre milioni di modelli di XRD simulati per migliorare la classificazione dei cristalli.

Uno sguardo dettagliato al modello Ising a catena tripla e le sue implicazioni.

Esaminando i centri di vuoto di nichel e il loro impatto sulle tecnologie future.

Esplora i tipi e le applicazioni del magnetismo e dei ferriti nella tecnologia moderna.

Questo studio analizza il comportamento dell'hafnia a diverse temperature e pressioni usando il machine learning.

I ricercatori usano l'IA per migliorare la modellazione dei materiali con un nuovo approccio di deep learning.

Questo studio esamina come materiali unici si comportano sotto diverse condizioni.

Scopri le proprietà uniche e le applicazioni dei polimeri a stella miktoarm.