arXiv cs.AI· Evan Zhang, Zhenghang Zhi, Zewei Wang, Zeheng Wang·· 14 小时前AI 评分18
从单中心到系综：面向 NV 光谱的校准符号回归流程
From Single Spins to Ensembles: A Calibrated Symbolic Regression Pipeline for NV Spectroscopy
AI 导读
研究者提出一套符号回归流程，将单中心自旋结构通过显式权重组合成校准后的 NV 系综光谱模型。在公开单中心与系综数据上，零场系综保频均方根误差从 0.008835 降至 0.003872（归一化光致发光），较未校正组合改善 56.2%。
正文 · AI 翻译
摘要：表征氮空位（NV）系综需要将其集体光谱与处于不同局域环境的单个中心联系起来。我们开发了一条符号回归流程，将单中心自旋结构带入校准后的系综模型，方法是生成单个光谱响应并用显式权重将它们组合起来。约束搜索从单中心光学检测磁共振谱中选取厄米算符项，拟合其系数，并保留所选表达式作为系综的源模型。系综校准随后考虑共振位移、局域无序、取向和光学响应，同时保持单个光谱贡献可访问。在公开的单中心和系综数据上，零场系综保持频率的均方根误差在归一化光致发光中从 0.008835 降至 0.003872，相比匹配的未校正组合提升了 56.2%。在覆盖四种 NV 取向的 128 个位点的受控 QuTiP 系综中，在 0 和 3 mT 下校准的模型预测独立留出的 5.17 mT 光谱，三个随机种子上的误差为 0.000207-0.000228，与 0.000200 的噪声标准差相当。将模拟响应分解为其单个中心贡献，展示了局域光谱多样性如何组合成系综线形。通过在校准样品相关光谱差异的同时保留源哈密顿量，该流程将局域自旋物理与集体光学读出联系起来，并使系综线形的贡献可用于物理解释。
| 学科： | 量子物理（quant-ph）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.35016 [quant-ph] |
| （或 arXiv:2610.35016v1 [quant-ph] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.35016 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Zeheng Wang [查看电子邮件]
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2026年10月26日星期一 08:29:07 UTC（2,542 KB）
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