Articoli più recenti per Scienza dei materiali

I difetti puntuali sono fondamentali per capire come si comportano i materiali e come vengono usati.

Esplora come il magnetismo muove i materiali attraverso l'effetto Einstein–de Haas.

Esplorando la Trotterizzazione adattiva per migliorare le simulazioni dei sistemi quantistici.

La ricerca mostra una migliore conducibilità nei muri di dominio ferroelettrici, aumentando il potenziale dei dispositivi elettronici.

La ricerca rivela come il stacking influenzi l'emissione di luce nel nitruro di boro esagonale.

La ricerca rivela nuove interazioni nei sistemi plasmonici ibridi che influenzano le emissioni di luce.

La ricerca si concentra su piccole apparecchiature che trasformano il calore in elettricità usando materiali unici.

Investigare come le correnti elettriche possano manipolare i punti di Bloch nei materiali magnetici.

L'altermagnetismo mostra proprietà uniche in alcuni materiali, influenzando la tecnologia del futuro.

LaNiO3 mostra superconduttività ad alta temperatura con una gestione moderata della pressione e dell'ossigeno.

Esaminando come i difetti evolvono nei sistemi nematici attivi sotto diverse attività e flussi.

Il machine learning trasforma lo studio dei metalli, migliorando le previsioni su difetti e proprietà.

La ricerca esplora l'intreccio e la guida nei sistemi di magnon per miglioramenti nella tecnologia quantistica.

La ricerca rivela transizioni di fase critiche dell'emihidrato di ammoniaca in condizioni estreme.

La ricerca fa luce sulla condivisione di energia tra punti quantici tramite accoppiamento capacitivo.

Nuove tecniche migliorano l'analisi delle travi viscoelastiche per applicazioni ingegneristiche.

Gli scienziati svelano stati elettronici unici in materiali con campi magnetici elicoidali.

Un nuovo metodo migliora l'estrazione dei dati quantistici dalle simulazioni.

Esaminando le complessità dei PEPS per simulare stati quantistici.

La ricerca fa luce sui parametri d'ordine superconduttori a singolo componente e le loro implicazioni.

Un nuovo approccio usa l'apprendimento automatico per semplificare l'analisi di materiali solidi complessi.

Scopri come i cationi influenzano il movimento e le interazioni del DNA in contesti biologici e di laboratorio.

Scopri come le tecniche moderne migliorano l'analisi e il design delle strutture a guscio sottile.

Un nuovo approccio migliora la stabilità e la coerenza dei laser a raggi X per diverse applicazioni.

I ricercatori hanno sviluppato una tecnica per un migliore controllo degli strati sui nanofili.

Esplora il processo affascinante del tunneling quantistico e le sue implicazioni in vari campi.

Un nuovo metodo migliora i PINNs per risolvere problemi complessi nella scienza e nell'ingegneria.

Questo studio esamina come lo spessore del film influisce sulla struttura e sul magnetismo del ferro.

Esplorando le proprietà uniche dei magneti chirali e le loro applicazioni nella tecnologia.

Questo articolo esplora come le superfici si attaccano tra loro in diversi campi.

Questo articolo esplora come la luce torcigliata migliori la creazione di eccitoni nei materiali 2D.

Uno sguardo a come i sistemi mantengono l'ordine nonostante le fluttuazioni.

Uno sguardo più da vicino alle proprietà uniche dei perovskiti MOF e alle loro applicazioni.

Esaminando come la superconduttività può influenzare le proprietà magnetiche nei materiali.

La ricerca unisce deep learning e grafene per creare metasuperfici versatili.

Uno sguardo alle forme e alle proprietà energetiche delle membrane senza tensione.

I nanomotori mostrano comportamenti unici influenzati da schemi chimici complessi.

Questo articolo mette in evidenza il ruolo dell'apprendimento automatico nell'analizzare le transizioni di fase.

Uno sguardo a come le proprietà ottiche dell'oro cambiano con la temperatura e la luce.

Scopri come la luce laser cambia rapidamente la magnetizzazione nei materiali magnetici.