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符号回归管线将单中心自旋结构用于NV系综光谱校准

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AI 综述

Evan Zhang、Zhenghang Zhi、Zewei Wang、Zeheng Wang 在 arXiv 论文(arXiv:2610.35016)中提出一套符号回归管线:先生成单个NV色心(氮 vacancy)中心的光谱响应,再以显式权重组合成校准后的系综模型,把单中心自旋结构带入系综建模。 论文报告,零场系综在归一化光致发光下的保持频率均方根误差从 0.008835 降至 0.003872,比匹配的未校正组合改善 56.2%;在 0 和 3 mT 校准的模型对独立留出的 5.17 mT 光谱的预测误差在三个随机种子下为 0.000207–0.000228。

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报道时间线

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10月27日
  1. arXiv cs.AI
    从单自旋到系综:面向 NV 光谱的校准符号回归流水线

    研究者开发了一套符号回归流水线,将单中心自旋结构转化为校准后的 NV(氮 vacancy)系综模型,先生成单中心光谱响应,再以显式权重组合成系综。

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