論文の概要: Mapping a 50-spin-qubit network through correlated sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06939v2
- Date: Tue, 30 Jul 2024 15:11:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 22:59:28.173051
- Title: Mapping a 50-spin-qubit network through correlated sensing
- Title（参考訳）: 相関センシングによる50スピン量子ビットネットワークのマッピング
- Authors: G. L. van de Stolpe, D. P. Kwiatkowski, C. E. Bradley, J. Randall, M. H. Abobeih, S. A. Breitweiser, L. C. Bassett, M. Markham, D. J. Twitchen, T. H. Taminiau,
- Abstract要約: ダイヤモンド中の1つの窒素空孔中心を用いて50個の結合スピンのネットワークをマッピングする。
その結果、利用可能なスピン量子ビットの数を増やすことにより、量子シミュレーションの新しい機会が得られる。
我々の手法は、ホスト結晶以外の複雑なスピン系のナノスケールイメージングに応用できるかもしれない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spins associated to optically accessible solid-state defects have emerged as a versatile platform for exploring quantum simulation, quantum sensing and quantum communication. Pioneering experiments have shown the sensing, imaging, and control of multiple nuclear spins surrounding a single electron-spin defect. However, the accessible size of these spin networks has been constrained by the spectral resolution of current methods. Here, we map a network of 50 coupled spins through high-resolution correlated sensing schemes, using a single nitrogen-vacancy center in diamond. We develop concatenated double-resonance sequences that identify spin-chains through the network. These chains reveal the characteristic spin frequencies and their interconnections with high spectral resolution, and can be fused together to map out the network. Our results provide new opportunities for quantum simulations by increasing the number of available spin qubits. Additionally, our methods might find applications in nano-scale imaging of complex spin systems external to the host crystal.
- Abstract（参考訳）: 光学的にアクセス可能な固体欠陥に関連するスピンは、量子シミュレーション、量子センシング、量子通信を探索するための汎用的なプラットフォームとして登場した。
パイオニアリング実験では、単一の電子スピン欠陥を取り巻く複数の核スピンの検知、イメージング、制御が示されている。
しかし、これらのスピンネットワークのアクセス可能なサイズは、現在の手法のスペクトル分解能によって制限されている。
ここでは,ダイヤモンド中の窒素空孔中心1つを用いて,高分解能相関センシング手法を用いて50個の結合スピンのネットワークをマッピングする。
我々は、ネットワークを介してスピン鎖を識別する連結二重共振列を開発する。
これらの鎖は、特徴的なスピン周波数とその相互接続を高スペクトル分解能で明らかにし、ネットワークをマッピングするために融合することができる。
この結果は、利用可能なスピン量子ビットの数を増やすことにより、量子シミュレーションの新しい機会を提供する。
さらに,本手法は,ホスト結晶以外の複雑なスピン系のナノスケールイメージングにも応用できるかもしれない。
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