物理学 > 应用物理
[提交于 2025年1月2日
(v1)
,最后修订 2025年4月24日 (此版本, v2)]
标题: 通过定制动态混合建模的激发下量子点强度波动的综合学习
标题: Integrative Learning of Quantum Dot Intensity Fluctuations under Excitation via Tailored Dynamic Mixture Modeling
摘要: 半导体纳米晶体,称为量子点(QDs),由于其独特的荧光特性而受到广泛关注。 在连续激发下,QDs发射的光子具有复杂的强度波动:在激发过程中,光子发射的强度会发生波动,这种波动模式在相同的实验条件下可能在不同的QDs之间有所不同。 增加复杂性的是,处理后的强度序列由于必要的阈值处理和归一化而呈现非高斯分布并被截断。 传统的基于正态性的单点分析方法无法应对这些复杂性。 在与化学家的合作中,我们开发了一种综合学习方法,以同时分析多个QDs的强度序列。 受数据结构的独特性和QDs假设行为的启发,我们的方法以著名的隐马尔可夫模型作为结构基础,以描述单个点的强度波动,同时假设在每个状态下,归一化的强度遵循0/1膨胀的Beta分布,状态/发射分布在QDs之间共享,状态转移动力学可以在几个QD簇之间变化。 该框架允许对强度波动模式进行精确的集体表征,并有潜力改变当前化学领域的实践。 将我们的方法应用于来自128个QDs的实验数据,我们揭示了三个共享的强度状态,并捕捉到了几种不同的强度转换模式,这突显了我们的方法在提供对QD行为及其设计和应用潜力更深入见解方面的有效性。
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