論文の概要: Deep learning enhanced individual nuclear-spin detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13478v1
• Date: Wed, 24 Jun 2020 04:48:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 22:45:49.504860
• Title: Deep learning enhanced individual nuclear-spin detection
• Title（参考訳）: 深層学習による個別核スピン検出
• Authors: Kyunghoon Jung, M.H. Abobeih, Jiwon Yun, Gyeonghun Kim, Hyunseok Oh, Henry Ang, T.H. Taminiau, Dohun Kim
• Abstract要約: ダイヤモンド中の単一窒素空孔(NV)中心の電子スピンをセンサとして、核スピンの自動同定のための深層学習モデルを開発した。 ニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、高非線形スペクトルに対するノイズ回復手順とトレーニングシーケンスを開発する。 我々の方法はより大きなスピン系に拡張することができ、幅広い電子-原子間相互作用の強度に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9316801942271304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The detection of nuclear spins using individual electron spins has enabled new opportunities in quantum sensing and quantum information processing. Proof-of-principle experiments have demonstrated atomic-scale imaging of nuclear-spin samples and controlled multi-qubit registers. However, to image more complex samples and to realize larger-scale quantum processors, computerized methods that efficiently and automatically characterize spin systems are required. Here, we realize a deep learning model for automatic identification of nuclear spins using the electron spin of single nitrogen-vacancy (NV) centers in diamond as a sensor. Based on neural network algorithms, we develop noise recovery procedures and training sequences for highly non-linear spectra. We apply these methods to experimentally demonstrate fast identification of 31 nuclear spins around a single NV center and accurately determine the hyperfine parameters. Our methods can be extended to larger spin systems and are applicable to a wide range of electron-nuclear interaction strengths. These results enable efficient imaging of complex spin samples and automatic characterization of large spin-qubit registers.
• Abstract（参考訳）: 個々の電子スピンを用いた核スピンの検出は、量子センシングと量子情報処理の新しい機会を可能にした。 核スピンサンプルと制御されたマルチキュービットレジスタの原子スケールイメージングを実証した。 しかし、より複雑なサンプルを撮像し、大規模量子プロセッサを実現するためには、スピン系を効率的に自動的に特徴付けるコンピュータ化手法が必要となる。 本稿では,ダイヤモンド中の単一窒素空孔(nv)中心の電子スピンをセンサとして用いる,核スピンの自動同定のための深層学習モデルを実現する。 ニューラルネットアルゴリズムに基づき,高非線形スペクトルに対する雑音回復手順と訓練シーケンスを開発した。 これらの手法を用いて,1つのnv中心付近で31個の核スピンを高速に同定し,超微粒子パラメータを正確に決定する。 我々の方法はより大きなスピン系に拡張することができ、幅広い電子-原子間相互作用強度に適用できる。 これらの結果は複雑なスピンサンプルの効率的なイメージングと大きなスピン量子ビットレジスタの自動キャラクタリゼーションを可能にする。

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