論文の概要: Fast characterization of optically detected magnetic resonance spectra via data clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18648v1
- Date: Tue, 28 May 2024 23:18:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 21:23:36.519782
- Title: Fast characterization of optically detected magnetic resonance spectra via data clustering
- Title（参考訳）: データクラスタリングによる光検出磁気共鳴スペクトルの高速キャラクタリゼーション
- Authors: Dylan G. Stone, Benjamin Whitefield, Mehran Kianinia, Carlo Bradac,
- Abstract要約: 光検出磁気共鳴(ODMR)は、固体量子エミッタのスピン状態を測定するための確立された強力な技術となっている。
これらの多くのセンシングアプリケーションの中心は、ODMRデータを確実に分析する能力である。
この制限を克服するデータクラスタリングに基づくアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Optically detected magnetic resonance (ODMR) has become a well-established and powerful technique for measuring the spin state of solid-state quantum emitters, at room temperature. Relying on spin-dependent recombination processes involving the emitters ground, excited and metastable states, ODMR is enabling spin-based quantum sensing of nanoscale electric and magnetic fields, temperature, strain and pressure, as well as imaging of individual electron and nuclear spins. Central to many of these sensing applications is the ability to reliably analyze ODMR data, as the resonance frequencies in these spectra map directly onto target physical quantities acting on the spin sensor. However, this can be onerous, as relatively long integration times -- from milliseconds up to tens of seconds -- are often needed to reach a signal-to-noise level suitable to determine said resonances using traditional fitting methods. Here, we present an algorithm based on data clustering that overcome this limitation and allows determining the resonance frequencies of ODMR spectra with better accuracy (~1.3x factor), higher resolution (~4.7x factor) and/or overall fewer data points (~5x factor) than standard approaches based on statistical inference. The proposed clustering algorithm (CA) is thus a powerful tool for many ODMR-based quantum sensing applications, especially when dealing with noisy and scarce data sets.
- Abstract（参考訳）: 光検出磁気共鳴(ODMR)は、室温で固体量子エミッタのスピン状態を測定するための、確立された強力な技術となっている。
放出体、励起状態、準安定状態を含むスピン依存的な再結合プロセスに基づき、ODMRは個々の電子と核スピンのイメージングだけでなく、ナノスケールの電場、温度、ひずみ、圧力のスピンベースの量子センシングを可能にしている。
これらのセンサーの多くの応用の中心は、これらのスペクトルの共鳴周波数が、スピンセンサーに作用する物理量に直接マップされるので、ODMRデータを確実に分析する能力である。
しかし、これは面倒なことであり、従来のフィッティング法を用いて共鳴を決定するのに適した信号対雑音レベルに達するのに、ミリ秒から数秒までの比較的長い積分時間が必要である。
本稿では,この制限を克服し,ODMRスペクトルの共振周波数を精度良く(~1.3x因子),高分解能(〜4.7x因子),および/または全データ点(〜5x因子)で決定するアルゴリズムを提案する。
提案したクラスタリングアルゴリズム(CA)は、多くのODMRベースの量子センシングアプリケーション、特にノイズや少ないデータセットを扱う場合、強力なツールである。
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