Atomistic first-principles modeling of single donor spin-qubit
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».