WikiEdge:ArXiv速遞/2025-04-18

摘要

• 原文標題：Accurate Point Defect Energy Levels from Non-Empirical Screened Range-Separated Hybrid Functionals: the Case of Native Vacancies in ZnO
• 中文標題：基於非經驗性篩選範圍分離雜化泛函精確計算點缺陷能級：以ZnO本徵空位為例
• 發布日期：2025-04-18 17:01:33+00:00
• 作者：Sijia Ke, Stephen E. Gant, Leeor Kronik, Jeffrey B. Neaton
• 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2504.13799v1

中文摘要：我們採用基於非經驗調諧的屏蔽範圍分離雜化泛函（SRSH）的密度泛函理論（DFT），計算了ZnO中本徵鋅空位和氧空位點缺陷的電子性質，並預測了它們的熱力學和光學躍遷缺陷能級。這些預測結果與現有實驗數據及使用經驗雜化泛函的先前計算結果高度吻合。這種非經驗的第一性原理框架能夠精確預測體材料和缺陷能級光譜的相關量，從而以較低的計算成本，實現缺陷物理領域中基於非經驗雜化泛函的高精度DFT計算。

摘要

• 原文標題：Landscape of Quantum Information Science and Engineering Education: From Physics Foundations to Interdisciplinary Frontiers
• 中文標題：量子信息科學與工程教育全景：從物理基礎到跨學科前沿
• 發布日期：2025-04-18 14:41:58+00:00
• 作者：A. R. Piña, Shams El-Adawy, Mike Verostek, Brett T. Boyle, Mateo Cacheiro, Matt Lawler, Namitha Pradeep, Ella Watts, Colin G. West, H. J. Lewandowski, Benjamin M. Zwickl
• 分類：physics.ed-ph, quant-ph
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2504.13719v1

中文摘要：量子信息科學與工程（QISE）教育正迅速引起多學科領域的關注，高等教育需要適應這一變革趨勢。儘管QISE教育目前仍以物理學為主要基礎和核心，但該領域正日益呈現跨學科特性。為了解QISE教學及量子相關課程在各學科的分布現狀，需要系統梳理現有教育格局，明確發展潛力空間。雖然近期已有研究對QISE入門課程進行特徵分析，但美國QISE及量子相關教育的全貌仍缺乏整體描繪。我們分析了1,456所美國高校的課程目錄，發現61所院校開設QISE學位項目（主要集中在博士培養單位），其中物理學、電氣與計算機工程（ECE）及計算機科學（CS）是主要支撐學科。所有院校中識別出8,000餘門含"量子"關鍵詞的課程，但約三分之一院校未開設相關課程。另發現500餘門QISE專項課程，集中於博士培養單位，主要分布在物理、ECE和CS領域。物理學在提供普通量子相關課程（約4,700門）和QISE專項課程（約200門）方面均居首位。跨學科分析顯示，QISE主題正被引入非專項課程，這可能是擴大教育覆蓋面的有效策略。我們的數據集和分析提供了迄今為止最全面的美國量子教育概覽，所有數據已在quantumlandscape.streamlit.app公開共享。期待這些發現能為量子生態系統的課程設計、人才培養和教育政策制定提供支撐。

摘要

• 原文標題：Accurate Point Defect Energy Levels from Non-Empirical Screened Range-Separated Hybrid Functionals: the Case of Native Vacancies in ZnO
• 中文標題：基於非經驗性篩選範圍分離雜化泛函精確計算點缺陷能級：以ZnO本徵空位為例
• 發布日期：2025-04-18 17:01:33+00:00
• 作者：Sijia Ke, Stephen E. Gant, Leeor Kronik, Jeffrey B. Neaton
• 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2504.13799v1

中文摘要：我們採用基於非經驗調諧的屏蔽範圍分離雜化泛函（SRSH）的密度泛函理論（DFT），計算了ZnO中本徵鋅空位和氧空位點缺陷的電子性質，並預測了它們的熱力學和光學躍遷缺陷能級。這些結果與現有實驗數據及使用經驗雜化泛函的先前計算結果高度吻合。這種非經驗第一性原理框架能夠精確預測體材料和缺陷能級光譜相關量，從而以較低的計算成本，實現缺陷物理領域中基於非經驗雜化泛函的高精度DFT計算。

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• 原文標題：Landscape of Quantum Information Science and Engineering Education: From Physics Foundations to Interdisciplinary Frontiers
• 中文標題：量子信息科學與工程教育全景：從物理基礎到跨學科前沿
• 發布日期：2025-04-18 14:41:58+00:00
• 作者：A. R. Piña, Shams El-Adawy, Mike Verostek, Brett T. Boyle, Mateo Cacheiro, Matt Lawler, Namitha Pradeep, Ella Watts, Colin G. West, H. J. Lewandowski, Benjamin M. Zwickl
• 分類：physics.ed-ph, quant-ph
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2504.13719v1

中文摘要：量子信息科學與工程（QISE）教育正迅速引起多學科領域的關注，高等教育需適應這一變革趨勢。儘管QISE教育仍以物理學為根基並占據重要地位，該領域正日益呈現跨學科特性。需要全面了解QISE教學及量子相關課程在所有學科中的分布情況，以明確QISE教育的現有布局和潛在拓展空間。雖然近期已有研究對QISE入門課程進行特徵描述，但美國尚未形成關於QISE及量子相關教育的整體圖景。我們分析了1,456所美國高校的課程目錄，發現61所院校提供QISE學位項目（主要集中在博士授予單位），其中物理學、電氣與計算機工程（ECE）及計算機科學（CS）是主要貢獻學科。所有院校中，我們識別出8,000餘門提及"量子"的課程，但約三分之一的研究院校未開設相關課程。另有500餘門QISE專項課程集中於博士授予單位，主要分布在物理、ECE和CS領域。物理學在提供普通量子相關課程（約4,700門）和QISE專項課程（約200門）方面均居領先地位。跨學科分析顯示，QISE主題正被引入非完全專注QISE的課程中，這可能是擴大QISE教育覆蓋面的有效策略。我們的數據集和分析提供了迄今為止最全面的美國高等教育量子教育概覽。為確保廣泛可及性，所有數據均公開發布於quantumlandscape.streamlit.app。期待這些發現能為量子生態系統的課程設計、人才培養及教育政策制定提供支持與指導。

摘要

• 原文標題：Prevalence estimation in infectious diseases with imperfect tests: A comparison of Frequentist and Bayesian Logistic Regression methods with misclassification correction
• 中文標題：傳染病不完美檢測下的患病率估計：帶誤分類校正的頻率學派與貝葉斯邏輯回歸方法比較
• 發布日期：2025-04-18 07:11:00+00:00
• 作者：Jorge Mario Estrada Alvarez, Henan F. Garcia, Miguel Ángel Montero-Alonso, Juan de Dios Luna del Castillo
• 分類：stat.ME, math.ST, stat.TH
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2504.15150v1

中文摘要：摘要：疾病流行率的準確估計對制定公共衛生策略至關重要。不完善的診斷測試可能導致誤分類錯誤（假陽性和假陰性），若不加以修正會扭曲估計結果。本研究比較了四種統計方法在修正誤分類的同時估計性傳播感染（STIs）流行率及相關因素的效果。這些方法包括：（1）利用已知靈敏度和特異性進行外部修正的標準邏輯回歸；（2）聯合估計假陽性和假陰性率的Liu等人模型；（3）採用外部修正的貝葉斯邏輯回歸；（4）基於診斷準確性信息先驗進行內部修正的貝葉斯模型。數據來自2020-2024年11,452名參與HIV、梅毒和B肝自願篩查的受試者。通過原始估計的相對變化、置信區間（CI）寬度和係數變異性比較各模型的估計結果。Liu模型得出更高流行率估計但CI更寬，且在低流行率場景存在收斂問題；採用內部修正的貝葉斯模型給出折中估計，其CI最窄且截距更穩定，表明基線流行率估計更優。信息性或弱信息性先驗有助於正則化估計，尤其在小樣本或罕見事件場景中。誤分類修正同時影響流行率和協變量關聯。儘管Liu模型具有理論優勢，但其在稀疏數據場景的實際局限性降低了實用性。帶有誤分類修正的貝葉斯模型展現出強健性和靈活性，在診斷不確定性高的低流行率環境中尤其有價值。

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• 原文標題：Accurate Point Defect Energy Levels from Non-Empirical Screened Range-Separated Hybrid Functionals: the Case of Native Vacancies in ZnO
• 中文標題：基於非經驗性篩選範圍分離雜化泛函精確計算點缺陷能級：以ZnO本徵空位為例
• 發布日期：2025-04-18 17:01:33+00:00
• 作者：Sijia Ke, Stephen E. Gant, Leeor Kronik, Jeffrey B. Neaton
• 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2504.13799v1

中文摘要：我們採用基於非經驗調諧的屏蔽範圍分離雜化泛函（SRSH）的密度泛函理論（DFT），計算了ZnO中本徵鋅空位和氧空位點缺陷的電子性質，並預測了它們的熱躍遷和光躍遷缺陷能級。這些預測結果與現有實驗數據及使用經驗雜化泛函的先前計算結果高度吻合。這種非經驗的第一性原理框架能夠精確預測體材料和缺陷能級光譜的相關量，從而以較低的計算成本，實現缺陷物理領域中基於非經驗雜化泛函的高精度DFT計算。

摘要

• 原文標題：Landscape of Quantum Information Science and Engineering Education: From Physics Foundations to Interdisciplinary Frontiers
• 中文標題：量子信息科學與工程教育全景：從物理基礎到跨學科前沿
• 發布日期：2025-04-18 14:41:58+00:00
• 作者：A. R. Piña, Shams El-Adawy, Mike Verostek, Brett T. Boyle, Mateo Cacheiro, Matt Lawler, Namitha Pradeep, Ella Watts, Colin G. West, H. J. Lewandowski, Benjamin M. Zwickl
• 分類：physics.ed-ph, quant-ph
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2504.13719v1

中文摘要：量子信息科學與工程（QISE）教育正迅速引起多學科領域的關注，高等教育需適應這一變革趨勢。儘管QISE教育目前仍以物理學為基礎和核心，但該領域正日益呈現跨學科特性。為了解QISE教學及量子相關課程在各學科的分布現狀——包括現有教學實踐和潛在拓展空間——有必要開展系統性研究。雖然近期已有研究對QISE入門課程進行特徵分析，但美國QISE及量子相關教育的整體圖景仍缺乏全面描繪。我們分析了1,456所美國高校的課程目錄，發現61所院校提供QISE學位項目（主要集中在博士授予單位），其中物理學、電子與計算機工程（ECE）及計算機科學（CS）是主要貢獻學科。所有院校中，我們識別出8,000餘門含"量子"關鍵詞的課程，但約三分之一院校未開設相關課程；另有500餘門QISE專項課程集中分布於博士授予單位，主要來自物理、ECE和CS領域。物理學在提供普通量子相關課程（約4,700門）和QISE專項課程（約200門）方面均居領先地位。跨學科分析表明，QISE主題正被引入非專項課程，這可能是擴大教育覆蓋面的有效策略。我們的數據集與分析提供了迄今為止最全面的美國高等教育量子教育概覽，所有數據均公開於quantumlandscape.streamlit.app。期待這些發現能為量子生態系統的課程設計、人才培養及教育政策制定提供支持與指引。

摘要

• 原文標題：Accurate Point Defect Energy Levels from Non-Empirical Screened Range-Separated Hybrid Functionals: the Case of Native Vacancies in ZnO
• 中文標題：基於非經驗性篩選範圍分離雜化泛函的精確點缺陷能級：以ZnO本徵空位為例
• 發布日期：2025-04-18 17:01:33+00:00
• 作者：Sijia Ke, Stephen E. Gant, Leeor Kronik, Jeffrey B. Neaton
• 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2504.13799v1

中文摘要：我們採用基於非經驗調諧的屏蔽範圍分離雜化泛函(SRSH)的密度泛函理論(DFT)，計算了ZnO中本徵鋅空位和氧空位點缺陷的電子性質。所預測的熱力學和光學躍遷缺陷能級與現有實驗數據及使用經驗雜化泛函的先驗計算結果高度吻合。這種非經驗的第一性原理框架能夠精確預測體相和缺陷能譜相關物理量，從而以較低計算成本實現缺陷物理的非經驗雜化泛函高精度DFT計算。

摘要

• 原文標題：Landscape of Quantum Information Science and Engineering Education: From Physics Foundations to Interdisciplinary Frontiers
• 中文標題：量子信息科學與工程教育全景：從物理基礎到跨學科前沿
• 發布日期：2025-04-18 14:41:58+00:00
• 作者：A. R. Piña, Shams El-Adawy, Mike Verostek, Brett T. Boyle, Mateo Cacheiro, Matt Lawler, Namitha Pradeep, Ella Watts, Colin G. West, H. J. Lewandowski, Benjamin M. Zwickl
• 分類：physics.ed-ph, quant-ph
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2504.13719v1

中文摘要：量子信息科學與工程（QISE）教育正迅速引起多學科領域的關注，高等教育需適應這一變革趨勢。儘管QISE教育目前仍以物理學為主要基礎和核心，但其跨學科特性日益顯著。為釐清QISE教育現有分布與潛在拓展空間，有必要全面考察各學科中QISE及相關量子課程的教學現狀。雖然近期已有研究對QISE入門課程進行特徵描述，但美國QISE及量子教育領域的整體圖景仍缺乏系統性呈現。我們分析了1,456所美國高校的課程目錄，發現61所院校提供QISE學位項目（主要集中在博士授予單位），其中物理學、電氣與計算機工程（ECE）及計算機科學（CS）為三大主導學科。全美高校共開設8,000餘門含"量子"關鍵詞的課程，但約三分之一院校未開設相關課程；另識別出500餘門QISE專項課程，集中於博士授予單位的物理、ECE和CS院系。物理學在普通量子課程（約4,700門）和QISE專項課程（約200門）數量上均居首位。跨學科分析表明，QISE主題正被融入非專項課程，這可能是擴大教育覆蓋面的有效策略。本研究數據集與分析成果首次完整呈現了美國量子教育全貌，所有數據已公開於quantumlandscape.streamlit.app平台。我們期待這些發現能為量子生態系統的課程設計、人才培養及教育政策制定提供參考依據。