Articoli più recenti per Scienza dei materiali

I ricercatori fanno progressi nel controllo dei giri molecolari a temperatura ambiente per le tecnologie quantistiche.

Investigando come l'angolo di twist influisce sul coupling spin-orbita nei materiali di grafene e NbSe.

Studio di come i materiali cambiano fase sotto campi magnetici esterni.

Lo studio del 2-OS rivela il suo potenziale nelle tecnologie elettroniche avanzate.

I ferrofluidi mostrano un comportamento magnetico unico influenzato dalle dimensioni delle particelle e dalle condizioni ambientali.

La ricerca rivela stati magnetici chirali unici nel materiale di rutenato di stronzio.

I generatori di singoli fotoni sono fondamentali per le reti di comunicazione quantistica sicure.

Uno sguardo ai modelli di dimer e alle loro applicazioni in vari campi scientifici.

Un nuovo metodo di risoluzione migliora l'efficienza per l'equazione di Cahn-Hilliard nella scienza dei materiali.

I ricercatori stanno migliorando i ferriti di tipo M incorporando cobalto e lanthanio per migliorare le proprietà magnetiche.

Analizzando il movimento degli atomi di gallio per migliorare le prestazioni delossido di gallio nei dispositivi elettronici.

I ricercatori svelano film sottili di LaSb unici che mostrano superconduttività a temperature più elevate.

Questo studio esamina il comportamento unico dei colloidi Janus nelle miscele e le loro interazioni.

Un nuovo approccio per affrontare i problemi di diffusione della radiazione non equilibrata nei materiali.

La ricerca usa l'apprendimento automatico per prevedere rapidamente le proprietà dei cristalli di sale organico.

Una panoramica delle forze in gioco nell'attrito quantistico tra superfici metalliche.

La ricerca mostra proprietà di spin promettenti nei strati di grafene influenzati dalle interazioni con SnTe.

Nuove tecniche permettono di controllare in modo preciso piccole particelle usando la luce.

La ricerca rivela nuove fasi nei modelli di Kondo non hermitiani guidati dalla dissipazione di energia.

DyFeO3 migliora le prestazioni dei supercondensatori acquosi, potenziando le capacità di immagazzinamento dell'energia.

Uno studio rivela gli effetti del NiO sulle proprietà magnetiche del Permalloy.

Questo articolo esplora come i traccianti si muovono all'interno dei materiali polimerici e le sue implicazioni.

La ricerca svela comportamenti unici dei nanomagneti in neodimio a scale microscopiche.

Gli MKIDs migliorano la rilevazione dell'energia in vari campi scientifici.

La ricerca rivela come la temperatura influisca sulle proprietà uniche del Ca3Ti2O7.

I ricercatori studiano il forte accoppiamento per rivelare nuove proprietà dei materiali attraverso l'interazione con la luce.

Esplorando nuovi metodi per studiare le interazioni luce-materia in diversi sistemi.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza dei modelli molecolari tramite affinamento automatico dei parametri.

Scopri come i modelli matematici spiegano le transizioni di fase nei materiali e nei sistemi biologici.

Tecniche innovative migliorano la modellazione delle interazioni e dinamiche molecolari.

Nuovi metodi migliorano il controllo sulla polarizzazione di un singolo fotone usando nanopilastri.

Esplorando come le strutture quasi-periodiche influenzano i materiali superconduttori.

Nuove ricerche rivelano come il disordine influisca sul comportamento sonoro nei cristalli acustici.

Esaminando le interazioni e la coerenza di atomi giganti in ambienti 2D complessi.

Uno studio su come le forze influenzano il movimento dei liquidi e le transizioni del vetro.

I ricercatori stanno studiando proprietà strane dei materiali a ossido di rame usando metodi avanzati.

Uno sguardo a come la meccanica quantistica e la fisica classica si incrociano negli oggetti grandi.

La ricerca rivela come la luce influisca sul comportamento delle molecole e sulle proprietà magnetiche nelle cavità ottiche.

Uno studio rivela nuovi metodi per identificare difetti nei materiali usando onde sonore.

SiNPhAR usa il nitruro di silicio per migliorare l'accelerazione fotonica nei compiti di deep learning.