論文の概要: Deep learning enhanced noise spectroscopy of a spin qubit environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05079v2
• Date: Wed, 10 May 2023 07:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 16:58:01.002430
• Title: Deep learning enhanced noise spectroscopy of a spin qubit environment
• Title（参考訳）: スピン量子ビット環境における深層学習によるノイズスペクトロスコピー
• Authors: Stefano Martina, Santiago Hern\'andez-G\'omez, Stefano Gherardini, Filippo Caruso, Nicole Fabbri
• Abstract要約: 実験により、ニューラルネットワークを用いることで、ノイズスペクトロスコピーの精度を高い精度で向上させることができることを示す。 ディープラーニングモデルは、標準的なDDノイズ分光法よりも正確である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.186945902380689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The undesired interaction of a quantum system with its environment generally leads to a coherence decay of superposition states in time. A precise knowledge of the spectral content of the noise induced by the environment is crucial to protect qubit coherence and optimize its employment in quantum device applications. We experimentally show that the use of neural networks can highly increase the accuracy of noise spectroscopy, by reconstructing the power spectral density that characterizes an ensemble of carbon impurities around a nitrogen-vacancy (NV) center in diamond. Neural networks are trained over spin coherence functions of the NV center subjected to different Carr-Purcell sequences, typically used for dynamical decoupling (DD). As a result, we determine that deep learning models can be more accurate than standard DD noise-spectroscopy techniques, by requiring at the same time a much smaller number of DD sequences.
• Abstract（参考訳）: 量子系と環境との望ましくない相互作用は、一般に時間における重ね合わせ状態のコヒーレンス崩壊を引き起こす。 環境によって引き起こされる雑音のスペクトル成分の正確な知識は、量子ビットコヒーレンスを保護し、量子デバイス応用におけるその雇用を最適化するために重要である。 本研究では, ダイヤモンド中の窒素空孔(nv)中心付近の炭素不純物のアンサンブルを特徴付けるパワースペクトル密度を再構成することにより, ニューラルネットワークの利用によりノイズスペクトルの精度が高まることを実験的に示す。 ニューラルネットワークは、異なるカーパーセル配列のnv中心のスピンコヒーレンス関数に基づいて訓練され、典型的には動的デカップリング(dd)に用いられる。 その結果, 標準ddノイズスペクトロメトリー法よりも, はるかに少ないdd系列を必要とすることで, 深層学習モデルの方が精度が高いことが判明した。

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