材料科学 に関する最新の記事

過冷却液体における柔らかさがダイナミクスにどう影響するかを理解すると、ユニークな特性が見えてくるんだ。

時間とともに、ポイントが広がることで地域がどのようにカバーされるかを見てみよう。

メガネが時間とともにどう変わっていくかを探る。

研究によると、TMDの電子特性にねじれた層がどのように影響するかがわかる。

材料特性を予測する際の機械学習の課題についての洞察。

研究が半導体-超伝導体デバイスにおけるマヨラナ状態への地元密度の影響を明らかにした。

新しい手法がイジング型ハミルトニアンを使ったフェルミオン系のシミュレーションを改善してるよ。

特定の材料の構造が温度や圧力によってどう変わるかを調べてる。

この記事では、複合材料の剥離モデルを改善する方法について紹介します。

量子シミュレーションは、材料探索やコスト削減に期待できる新しい方法を提供してるよ。

新しい方法が予測の不確かさを測ることで分子設計を改善する。

ボンド偏極モデルのラマン分光分析における効果のレビュー。

新しい発見が、材料における量子異常に対する乱れの影響を明らかにした。

この研究は層状ペロブスカイトにおけるスピン-軌道結合とその影響を見てるよ。

研究がシリセンが食品の腐敗を検出する役割を強調している。

新しいハイブリッドハイドロゲルは、医療用途における細胞の成長と接着を改善するよ。

Cu-W複合材料に関する新しい知見が、さまざまな応用への可能性を高めてるよ。

新しい方法がエキシトンへの理解を深めて、技術応用がより良くなるよ。

新しい方法が複雑な量子状態やシステムの理解を向上させる。

室温で高圧下の材料の珍しい粒成長を探る。

新しい統合アプローチで、量子コンピュータと機械学習を使った分子動力学シミュレーションが強化される。

研究によると、チューミウムドープ結晶は量子メモリの応用において可能性があるんだって。

ポラロンがリチウムニオバートの特性や応用にどんな影響を与えるかを見てみよう。

研究者は量子回路の理解を深めるために二音スペクトroscopyを活用してる。

HydraGNNは、材料の発見とモデリングを加速するために機械学習を使ってるよ。

研究によると、WSe₂の穴が量子デバイスを強化することが分かった。

鋼におけるベイナイトの形成と特性についての考察。

粒子サイズは、材料の特性や工学的応用における性能に影響を与える。

材料科学における結晶構造の遷移を探る。

電子材料における幾何学とスピンの関係を探る。

MgIrHは、常圧での高温超伝導性の可能性を示している。

チェルンバンドの研究は、電子の相互作用に影響される複雑な挙動を明らかにしている。

TbSbTeは独特な特性と磁気的挙動を示し、ノーダルライン半金属に関する洞察を提供しているよ。

新しい深層学習モデルがPZOの熱特性と相転移の理解を深める。

研究が示すところによると、分数チャーン絶縁体が量子コンピュータに応用できる可能性があるんだ。

キラル素材が光の放出速度をどう変えるかを調査中。

研究によれば、位相の変動が超伝導体の抵抗率にどう影響するかが明らかになった。

化学信号の下で小さな粒子が様々な液体の中でどう振る舞うかを探ってる。

磁性材料と見えないダークマター粒子との関係を調査中。

高度なコンピュータ用途のためのメモリスタのモデルに新しいアプローチ。