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Enregistrement W4408286217 · doi:10.1002/pssb.202400552

Designing Majorana Quasiparticles in InAsP Quantum Dots in InP Nanowires with Variational Quantum Eigenvalue Solver

2025· article· en· W4408286217 sur OpenAlexafffund
Mahan Mohseni, Iann Cunha, Daniel Miravet, Alina Wania Rodrigues, Hassan Allami, I. A. Assi, Marek Korkusiński, Paweł Hawrylak

Notice bibliographique

Revuephysica status solidi (b) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTopological Materials and Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésHamiltonian (control theory)AnsatzQuasiparticleMAJORANAGround statePhysicsQuantumQuantum mechanicsEigenvalues and eigenvectorsQuantum computerNanowireQuantum simulatorTopology (electrical circuits)FermionSuperconductivityMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents steps toward the design of Majorana zero modes (MZM) in InAsP quantum dots embedded in an InP semiconducting nanowire in contact with a p‐type superconductor described by the Kitaev Hamiltonian. The single‐particle spectrum is obtained from million atom atomistic calculations with QNANO and many‐electron spectra using exact diagonalization and the hybrid variational quantum eigensolver (VQE) method. A variational ansatz is constructed to capture the ground state of the system by utilizing a generalized form of the analytical solution for a particular set of parameters. By systematically deviating from the analytically solvable regime while maintaining the system in the topological phase, the effectiveness of the variational function in reproducing the correct ground state and topological properties of the system is evaluated. This is done through a quantum algorithm for a many‐body state containing MZM. The results are compared with exact solution in topological phase and demonstrate the capability of VQE, along with classical simulations, to accurately model the many‐body spectra in topologically nontrivial state.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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