材料科学 に関する最新の記事

研究によると、機械学習はエルミートデータを使って非エルミート相境界を予測できるらしい。

2D材料はユニークな特性を持っていて、電子工学や量子コンピューティングにたくさんの応用があるんだ。

研究によると、希土類単窒化物に複雑な磁気挙動があることがわかったよ。

新しい技術が科学における磁場の研究を進化させてる。

この研究は、帯電した表面近くの電気二重層におけるイオンの配置を調べている。

強い結合シナリオにおける光と物質の複雑な相互作用を調べる。

新しい方法が薬や材料の設計効率を向上させる。

機械学習が半導体の欠陥予測を向上させて、材料の性能を良くするんだ。

グラフェンで作られた多経路アハロノフ-ボーム干渉計における電子の挙動に関する研究。

この研究は、金属回収効率を高めるための抽出剤設計方法を改善してるよ。

新しいモデルが、材料科学のためのペロブスカイト酸化物のシミュレーションを簡素化するよ。

研究が、安全で効率的な太陽エネルギーソリューションのための有望な材料を明らかにした。

新しい基底セットが重元素の計算を改善し、材料特性の予測を向上させてるよ。

ハライドダブルペロブスカイトのソーラーセルやLEDにおける可能性を探る。

量子システムにおける指数潜在の意味を探る。

絡んだグラフや織りを調べることで、そのデザインや安定性がわかるよ。

新しい方法で機械学習を使って分子の形を予測するのがもっと良くなったよ。

ナノインデンテーションを使ったCu-Cr複合材の硬さと弾性についての研究。

研究は、材料を分類したり特性を予測するためにMPNNを使うことを強調している。

合成データ生成は、原子レベルの材料分析のための機械学習を改善する。

新しい方法が進化する表面の研究方法を変える。

この記事では、レーザー物理学の重要な側面とそのさまざまな応用について説明してるよ。

研究が明らかにしたのは、キャビティ相互作用がトポロジカル超伝導体のマヨラナ状態にどんな影響を与えるかってことだ。

研究によると、ねじれた層が電子特性を変えて、分数量子効果を可能にすることがわかった。

非線形ホール効果とその材料科学への影響についての考察。

ビスマセンに関する研究で、磁性不純物が電気的性質にどんな影響を与えるかがわかったよ。

高次高調生成を調べて、材料の挙動や応用を明らかにする。

MatSciREは、バッテリー研究を助けるために、材料科学の記事からデータ抽出を簡素化するよ。

超伝導体のユニークな特性と技術への応用を見てみよう。

この記事は特定の数学的問題におけるヌル制御可能性の達成に焦点を当てている。

この記事では、混合結晶の研究方法とその応用について探ります。

スチレンから作られた新しいプラスチックシンチレーターが放射線検出に期待できそう。

研究によると、ひずみがWSe2のような2D材料の電子特性にどんな影響を与えるかがわかったよ。

研究によると、MgVOの構造と磁気挙動には複雑な相互作用があることがわかった。

研究は、レーザー加熱が流体混合物中の粒子相互作用にどのように影響するかを調べている。

研究によると、活性ジャナス粒子がどのように集まり、バイオフィルム形成に関係しているかが明らかになった。

材料特性と工学における転位の役割を調べる。

新しいアルゴリズムが多目的戦略を使って結晶構造予測を改善したよ。

この研究は、溝が粘弾性材料の摩擦にどんな影響を与えるかを調べてるよ。

研究は、ポリマー溶液が相挙動を通じて生物学的プロセスにどのように影響を与えるかを探る。