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Enregistrement W4403842268 · doi:10.1063/5.0221229

Atomistic first-principles modeling of single donor spin-qubit

2024· article· en· W4403842268 sur OpenAlexafffund
S. Jia, F. Beaudoin, Pericles Philippopoulos, Hong Guo

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensNanoacademic TechnologiesMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésQubitSpin (aerodynamics)Spin engineeringPhysicsCondensed matter physicsMaterials scienceQuantum mechanicsSpin polarizationQuantumElectronThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using an impurity atom in crystal silicon as a spin-1/2 qubit has been made experimentally possible recently where the impurity atom acts as a quantum dot (QD). Quantum transport in and out of such a donor QD occurs in the sequential tunneling regime where a physical quantity of importance is the charging (addition) energy, which measures the energy necessary for adding an electron into the donor QD. In this work, we present a first-principles method to quantitatively predict the addition energy of the donor QD. Using density functional theory (DFT), we determine the impurity states that serve as the basis set for subsequent exact diagonalization calculation of the many-body states and energies of the donor QD. Due to the large effective Bohr radius of the conduction electrons in Si, very large supercells containing more than 10 000 atoms must be used to obtain accurate results. For the donor QD of a phosphorus impurity in bulk Si, the combined DFT and exact diagonalization predicts the first addition energy to be 53 meV, in good agreement with the corresponding experimental value. For the donor QD of an arsenic impurity in Si, the first addition energy is predicted to be 44.2 meV. The calculated many-body wave functions provide a vivid electronic picture of the donor QD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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