Articoli più recenti per Scienza dei materiali

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.

Esplorare un nuovo metodo per prevedere le proprietà degli stati eccitati dei materiali con alta precisione.

La ricerca svela come le gocce cariche possano rimuovere efficacemente le particelle dalle superfici.

Esplorare come la torsione e i campi elettrici influenzano le proprietà del t2BN.

La ricerca rivela nuovi comportamenti del bismuto che potrebbero trasformare l'elettronica.

Questo articolo esplora come gli strati di particelle si rilassano dopo la compressione.

Uno sguardo alla minimizzazione dell'energia in spazi definiti e le sue implicazioni.

Un nuovo strumento migliora la ricerca di materiali con bande elettroniche piatte.

Esaminare gli eccitoni svela nuove opportunità per migliorare i semiconduttori organici.

Una nuova interfaccia migliora le simulazioni di dinamica molecolare in condizioni realistiche.

Questo articolo esamina l'impatto delle onde di densità di carica sulle proprietà elettroniche di ScVSn.

Uno studio su come migliorare le previsioni delle proprietà vibrationali dei materiali usando il machine learning.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento automatico con approcci tradizionali per studiare i materiali in modo efficiente.

I ricercatori migliorano l'accuratezza nella previsione delle proprietà dei materiali usando il transfer learning e tecniche di machine learning.

Questo documento descrive il design del MBES e il suo ruolo nella spettroscopia elettronica.

Esaminando come la fragilità del rivestimento NiAl influisca sulla durabilità delle superleghe a base di nichel.

Esplorare le proprietà e i comportamenti delle superleghe a base di nichel per applicazioni ad alta temperatura.

Esplorando come la luce cambia le proprietà meccaniche dello zolfo di zinco.

Uno sguardo all'importanza dei quasiparticelle bosoniche nella fisica quantistica.

La ricerca rivela informazioni sui superconduttori e sugli isolanti nei materiali TMD a doppio strato attorcigliato.

La ricerca svela le complessità dei punti critici quantistici deconfini nei materiali.

Esaminando i comportamenti unici degli elettroni nei semi-metalli topologici attraverso linee nodali composite.

Esaminando come la chiralità influisce sullo spin degli elettroni e le sue implicazioni.

La ricerca rivela nuove intuizioni sui metamateriali elastomerici e i loro modi di deformazione.

Questo articolo analizza come le interazioni tra particelle plasmino i fenomeni fisici in diversi materiali.

Esplorando i campi di Nambu-Goldstone e il loro ruolo nella rottura di simmetria nei sistemi fisici.

I materiali elettroattivi morbidi trasformano l'energia, permettendo diverse applicazioni in vari settori.

Esplorando come le membrane lipidiche e le reti di actina lavorano insieme nelle cellule.

La ricerca svela nuovi modi per manipolare i microtubuli usando proteine sensibili alla luce.

I centri NV offrono spunti sulle proprietà dei materiali attraverso misurazioni non invasive.

I ricercatori usano l'apprendimento automatico per identificare materiali per la superconduttività ad alta temperatura.