2026年11月の気になった論文（暫定版）
労働難易度が高すぎる、助けてください ※Amazonアフィにアクセスしてお買い物して やってください🙇♀🙇♀🙇♀🙇♀🙇♀🙇♀ Kindle本 セール＆キャンペーン https://link.amazon/A01CTShPC -2026/11/4-- When do machine-learning potentials need a configuration-dependent kernel? Learning long-range interactions with Fourier neural operators https://arxiv.org/abs/2611.03678 機械学習原子間ポテンシャルの長距離相互作用を、局所モデルMACEとフーリエニューラル演算子（FNO）を組み合わせて学習する手法を検討した。遮蔽を調整できるイオン系では、固定のクーロンカーネルが長波長電荷揺らぎを43%過小評価する一方、FNOは3%以内で再現した。遮蔽が不均一な場合は配置依存のカーネルが必要で、非線形FNOのみが対応し力の誤差を27〜41%低減。Au2/MgO界面ではAlドーパントによる濡れ性の反転も捉えた。 Agentic inverse design of spatially programmed materials https://arxiv.org/abs/2611.03795 傾斜機能合金や超格子など、空間構造で物性を設計する材料では、目的の構造を実際の作製条件に落とし込むことが難しい。本研究は、イオンと物質の相互作用を計算する物理シミュレーターを道具として使う大規模言語モデル（LLM）エージェントにより、作製レシピを逆設計できることを示した。任意の注入イオンや空孔の深さ分布を与えると、エージェントがイオン種・エネルギー・入射角・ターゲット層を選び、シミュレーションを書いて実行・解釈し、目標に一致するまで反復的に改良する。 Coexisting Kondo and Weyl-like transport in kagome heavy-fermion metal, Yb$_y$Co$_3$G$e_{3-x}$Sn$_x$ https://arxiv.org/abs/2611.03822 電子相関は電子を重くし、トポロジーは...