Adequacy of Si:P chains as Fermi–Hubbard simulators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The challenge of simulating many-body models with analogue physical systems requires both experimental precision and very low operational temperatures. Atomically precise placement of dopants in Si permits the construction of nanowires by design. We investigate the suitability of these interacting electron systems as simulators of a fermionic extended Hubbard model on demand. We describe the single-particle wavefunctions as a linear combination of dopant orbitals (LCDO). The electronic states are calculated within configuration interaction (CI). Due to the peculiar oscillatory behavior of each basis orbital, properties of these chains are strongly affected by the interdonor distance R0, in a non-monotonic way. Ground state (T = 0 K) properties such as charge and spin correlations are shown to remain robust under temperatures up to 4 K for specific values of R0. The robustness of the model against disorder is also tested, allowing some fluctuation of the placement site around the target position. We suggest that finite donor chains in Si may serve as an analog simulator for strongly correlated model Hamiltonians. This simulator is, in many ways, complementary to those based on cold atoms in optical lattices—the trade-off between the tunability achievable in the latter and the survival of correlation at higher operation temperatures for the former suggests that both technologies are applicable for different regimes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».