論文の概要: Optimal Control and Glassiness in Quantum Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03627v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 21:18:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 18:55:13.516550
- Title: Optimal Control and Glassiness in Quantum Sensing
- Title（参考訳）: 量子センシングにおける最適制御とガラス性
- Authors: Christopher I. Timms, Michael H. Kolodrubetz,
- Abstract要約: ダイヤモンド中の窒素空孔中心は、磁場、温度、または関連する信号を検知するための量子ビットとして操作することができる。
パルスを$pi$を超えて拡張し、連続時間依存の制御フィールドの最適化を探索する。
- 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: Quantum systems are powerful detectors with wide-ranging applications from scanning probe microscopy of materials to biomedical imaging. Nitrogen vacancy (NV) centers in diamond, for instance, can be operated as qubits for sensing of magnetic field, temperature, or related signals. By well-designed application of pulse sequences, experiments can filter this signal from environmental noise, allowing extremely sensitive measurements with single NV centers. Recently, optimal control has been used to further improve sensitivity by modification of the pulse sequence, most notably by optimal placement of $\pi$ pulses. Here we consider extending beyond $\pi$ pulses, exploring optimization of a continuous, time-dependent control field. We show that the difficulty of optimizing these protocols can be mapped to the difficulty of finding minimum free energy in a classical frustrated spin system. While most optimizations we consider show autocorrelations of the sensing protocol that grow as a power law -- similar to an Ising spin glass -- the continuous control shows slower logarithmic growth, suggestive of a harder Heisenberg-like glassy landscape.
- Abstract（参考訳）: 量子システムは、材料の走査型プローブ顕微鏡からバイオメディカルイメージングまで幅広い用途を持つ強力な検出器である。
例えば、ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、磁場、温度、または関連する信号を検知するための量子ビットとして操作することができる。
パルスシーケンスを適切に設計することで、実験は環境ノイズからこの信号をフィルタリングし、単一のNV中心で非常に敏感な測定を可能にする。
近年、パルスシーケンスの修正により感度を向上させるために最適な制御が用いられており、特に$\pi$パルスの配置が最適である。
ここでは、$\pi$パルスを超えて、連続時間依存の制御フィールドの最適化について検討する。
これらのプロトコルを最適化することの難しさは、古典的なフラストレーションスピン系における最小自由エネルギーを見つけるのが困難であることを示す。
ほとんどの最適化は、Isingのスピングラスと同様、パワー法則として成長するセンシングプロトコルの自己相関を示すが、連続制御は対数成長が遅いことを示唆しており、より硬いハイゼンベルクのようなガラスの風景を示唆している。
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