Artigos mais recentes para Ciência dos Materiais

Entender como a maciez afeta a dinâmica em líquidos superresfriados revela propriedades únicas.

Um olhar sobre como as regiões são cobertas por pontos em expansão ao longo do tempo.

Uma exploração de como os óculos envelhecem e evoluem com o tempo.

Pesquisas mostram como a torção das camadas impacta as propriedades eletrônicas em TMDs.

Insights sobre os desafios do aprendizado de máquina em prever propriedades dos materiais.

Estudo revela impacto da densidade local nos estados de Majorana em dispositivos semicondutores-supercondutores.

Novos métodos melhoram a simulação de sistemas fermiónicos usando Hamiltonianos do tipo Ising.

Analisando como a temperatura e a pressão mudam a estrutura de materiais específicos.

Esse artigo apresenta um método pra melhorar a modelagem de deslaminação em materiais compósitos.

A simulação quântica oferece novas maneiras promissoras de explorar materiais e economizar grana.

Novos métodos melhoram o design molecular medindo a incerteza das previsões.

Uma análise da eficácia do Modelo de Polarizabilidade de Bond na espectroscopia Raman.

Novas descobertas mostram como a desordem afeta anomalias quânticas em materiais.

Esse estudo analisa o acoplamento spin-órbita em perovskitas em camadas e seus efeitos.

Pesquisas destacam o papel do siliceno na detecção de estragos nos alimentos.

Novos hidrogéis híbridos melhoram o crescimento e a adesão celular em aplicações médicas.

Novas descobertas sobre compósitos de Cu-W aumentam seu potencial para várias aplicações.

Novos métodos melhoram a compreensão dos excitons para melhores aplicações tecnológicas.

Novo método melhora a compreensão de estados e sistemas quânticos complexos.

Explorando o crescimento de grãos incomuns em materiais à temperatura ambiente sob alta pressão.

Nova abordagem combinada melhora simulações de dinâmica molecular usando computação quântica e aprendizado de máquina.

Pesquisas mostram que cristais dopados com tório têm potencial em aplicações de memória quântica.

Um olhar sobre como os polaronos afetam as propriedades e aplicações do niobato de lítio.

Pesquisadores usam espectroscopia de dois tons pra melhorar a compreensão dos circuitos quânticos.

HydraGNN usa aprendizado de máquina pra acelerar a descoberta e a modelagem de materiais.

Estudo revela como buracos em WSe₂ podem melhorar dispositivos quânticos.

Um olhar sobre a formação e as propriedades da bainita no aço.

O tamanho dos grãos impacta as propriedades do material e o desempenho em aplicações de engenharia.

Explorando as transições entre estruturas cristalinas na ciência dos materiais.

Explorando a conexão entre geometria e spin em materiais eletrônicos.

MgIrH mostra potencial para supercondutividade em altas temperaturas em pressões normais.

Pesquisas sobre bandas de Chern mostram comportamentos complexos influenciados pelas interações entre elétrons.

TbSbTe tem propriedades únicas e um comportamento magnético que oferecem insights sobre semimetais de linha nodal.

Novo modelo de deep learning melhora a compreensão das propriedades térmicas do PZO e das transições de fase.

Pesquisas mostram aplicações potenciais de isolantes de Chern fracionários na computação quântica.

Investigando como materiais quirais alteram as taxas de emissão de luz.

Estudo revela como as flutuações de fase influenciam a resistividade dos supercondutores.

Explorando como pequenas partículas se comportam sob sinais químicos em vários fluidos.

Investigando a conexão entre materiais magnéticos e as escorregadias partículas de matéria escura.

Uma nova abordagem para modelar memristores para aplicações de computação avançada.