論文の概要: Real-time adaptive sensing of nuclear spins by a single-spin quantum sensor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08236v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 11:38:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 14:08:33.157587
• Title: Real-time adaptive sensing of nuclear spins by a single-spin quantum sensor
• Title（参考訳）: 単一スピン量子センサによる核スピンのリアルタイム適応センシング
• Authors: Jingcheng Wang, Dongxiao Li, Ralf Betzholz, Jianming Cai
• Abstract要約: ベイズ実験設計(BED)に期待情報ゲイン(EIG)と加速計算などの手法を組み込む。 ダイヤモンド中の窒素空孔シミュレーションセンターは、BEDのリアルタイム動作を示すために使用される。 我々は、周囲の複数のC13核スピンを検知することで、絶対的な時間コストの最大アップが達成できることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.408714894793063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum sensing is considered to be one of the most promising subfields of quantum information to deliver practical quantum advantages in real-world applications. However, its impressive capabilities, including high sensitivity, are often hindered by the limited quantum resources available. Here, we incorporate the expected information gain (EIG) and techniques such as accelerated computation into Bayesian experimental design (BED) in order to use quantum resources more efficiently. A simulated nitrogen-vacancy center in diamond is used to demonstrate real-time operation of the BED. Instead of heuristics, the EIG is used to choose optimal control parameters in real-time. Moreover, combining the BED with accelerated computation and asynchronous operations, we find that up to a tenfold speed-up in absolute time cost can be achieved in sensing multiple surrounding C13 nuclear spins. Our work explores the possibilities of applying the EIG to BED-based quantum-sensing tasks and provides techniques useful to integrate BED into more generalized quantum sensing systems.
• Abstract（参考訳）: 量子センシングは、実世界のアプリケーションにおいて実用的な量子利点を提供する、量子情報の最も有望なサブフィールドの1つであると考えられている。 しかし、高い感度を含むその印象的な能力は、利用可能な限られた量子リソースによってしばしば妨げられる。 本稿では,期待情報ゲイン(EIG)と加速計算などの手法をベイズ実験設計(BED)に組み込んで,量子資源をより効率的に活用する。 ダイヤモンド中の窒素空孔シミュレーションセンターは、BEDのリアルタイム動作を示すために使用される。 ヒューリスティックスの代わりに、EIGは最適な制御パラメータをリアルタイムで選択するために使用される。 さらに, 計算の高速化と非同期演算を組み合わせることで, 周囲に複数のc13核スピンを感知することで, 絶対時間コストの最大10倍の速度アップを実現することができることがわかった。 本研究は、BEDに基づく量子センシングタスクにEIGを適用し、より一般化された量子センシングシステムにBEDを統合するのに役立つ技術を提供する。

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