論文の概要: First-Principles Optical Descriptors and Hybrid Classical-Quantum Classification of Er-Doped CaF$_2$
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00525v1
- Date: Sat, 31 Jan 2026 05:43:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.236115
- Title: First-Principles Optical Descriptors and Hybrid Classical-Quantum Classification of Er-Doped CaF$_2$
- Title（参考訳）: ErドープCaF$_2$の第一原理光ディスクリプタとハイブリッド古典量子分類
- Authors: David Angel Alba Bonilla, Kerem Yurtseven, Krishan Sharma, Ragunath Chandrasekharan, Muhammad Khizar, Alireza Alipour, Dennis Delali Kwesi Wayo,
- Abstract要約: 本稿では、第一原理光ディスクリプタを用いて、ErドープCaF$からプリスタンスCaF$を識別するための古典量子機械学習フレームワークを提案する。
1系あたりのエネルギー分解点1,589点から、遷移エネルギー$E$、絶滅係数$$、吸収係数$$を含む物理的に解釈可能な記述子を抽出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.039491211255488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a physics-informed classical-quantum machine learning framework for discriminating pristine CaF$_2$ from Er-doped CaF$_2$ using first-principles optical descriptors. Finite Ca$_8$F$_{16}$ and Ca$_7$ErF$_{16}$ clusters were constructed from the fluorite structure (a=5.46~$Å$) and treated using density functional theory (DFT) and linear-response time-dependent DFT (LR-TDDFT) within the GPAW code. Geometry optimization was performed in LCAO mode with a DZP basis and PBE exchange-correlation functional, followed by real-space finite-difference ground-state calculations with grid spacing h=0.30~$Å$ and N$_{bands}$=N$_{occ}$+20. Optical excitations up to 10~eV were obtained via the Casida formalism and converted into continuous absorption spectra using Gaussian broadening ($σ$=0.1-0.2~eV). From 1,589 energy-resolved points per system, physically interpretable descriptors including transition energy $E$, extinction coefficient $κ$, and absorption coefficient $α$ were extracted. A classical RBF-kernel support vector machine (SVM) achieves a test accuracy (ACC) of 0.983 and ROC-AUC of 0.999. Quantum support vector machines (QSVMs) evaluated on statevector and noisy simulators reach accuracies of 0.851 and 0.817, respectively, while execution on IBM quantum hardware yields a test-slice accuracy of 0.733 under finite-shot and decoherence constraints. A hybrid quantum neural network (QNN) with a 3-qubit feature map and depth-4 ansatz achieves a test accuracy of 0.93 and AUC of 0.96. Results here demonstrate that dopant-induced optical fingerprints form a robust, physically grounded feature space for benchmarking near-term quantum learning models against strong classical baselines.
- Abstract（参考訳）: 第一原理光ディスクリプタを用いて、ErドープされたCaF$_2$からプリスタンCaF$_2$を識別する物理インフォームド古典量子機械学習フレームワークを提案する。
有限体 Ca$_8$F$_{16}$ および Ca$_7$ErF$_{16}$ クラスターは、フルオライト構造 (a=5.46~$\$) から構築され、密度汎関数理論 (DFT) と GPAW 符号内の線形応答時間依存 DFT (LR-TDDFT) を用いて処理された。
幾何最適化は、DZP基底とPBE交換相関関数を持つLCAOモードで行われ、その後、格子間隔h=0.30~$$とN$_{bands}$=N$_{occ}$+20で実空間有限差分基底状態計算が行われた。
最大10〜eVの励起はカシダ形式により得られ、ガウス拡張(σ$=0.1-0.2~eV)を用いて連続吸収スペクトルに変換された。
1系あたりのエネルギー分解点1,589点から、遷移エネルギー$E$、絶滅係数$κ$、吸収係数$α$を含む物理的に解釈可能な記述子を抽出した。
従来のRBFカーネルサポートベクトルマシン(SVM)は 0.983 のテスト精度(ACC)と ROC-AUC 0.999 を達成する。
状態ベクトルと雑音シミュレータで評価された量子サポートベクトルマシン(QSVM)は、それぞれ0.851と0.817の精度に達し、IBMの量子ハードウェア上での実行は、有限ショットおよびデコヒーレンス制約下でのテストスライス精度0.733を得る。
3キュービットの特徴マップとディープ4アンザッツを備えたハイブリッド量子ニューラルネットワーク(QNN)は、テスト精度0.93、AUC0.96を達成する。
ここでは、ドーパント誘起光指紋が、強力な古典的ベースラインに対して短期量子学習モデルをベンチマークするために、堅牢で物理的に基盤付けられた特徴空間を形成することを示す。
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