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符号回归流水线将单中心模型校准至NV系综光谱

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AI 综述

Evan Zhang 等研究者在 arXiv 发布论文(arXiv:2610.35016),提出一套符号回归流水线,把单中心自旋结构带入校准后的 NV(氮-空位)色心系综模型:从单中心 ODMR 光谱中筛选厄米算符项作为源模型,再校准共振频移、局域无序、取向与光学响应。 在公开数据上,零场系综保持频率的归一化光致发光 RMSE 从 0.008835 降至 0.003872,提升 56.2%;在 128 个位点、四种 NV 取向的 QuTiP 系综中,用 0 和 3 mT 校准的模型预测独立留出的 5.17 mT 光谱,误差 0.000207–0.000228,接近 0.000200 的噪声标准差。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

报道时间线

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10月26日
  1. arXiv · cs.AI
    从单中心到系综:面向 NV 光谱的校准符号回归流水线

    研究者提出一套符号回归流水线,将单中心自旋结构带入校准后的 NV(氮-空位)系综模型:从单中心 ODMR 光谱中筛选厄米算符项作为源模型,再校准共振频移、局域无序、取向与光学响应。在公开数据上,零场系综保持频率的归一化光致发光 RMSE 从 0.008835 降至 0.003872,提升 56.2%;在 128 个位点、四种 NV 取向的 QuTiP 系综中,用 0 和 3 mT 校准的模型预测独立留出的 5.17 mT 光谱,误差 0.000207-0.000228,接近 0.000200 的噪声标准差。

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