論文の概要: High-throughput spin-bath characterization of spin-defects in semiconductors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19259v1
• Date: Tue, 24 Jun 2025 02:41:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.44727
• Title: High-throughput spin-bath characterization of spin-defects in semiconductors
• Title（参考訳）: 半導体中のスピン欠陥の高速スピンバス評価
• Authors: Abigail N. Poteshman, Mykyta Onizhuk, Christopher Egerstrom, Daniel P. Mark, David D. Awschalom, F. Joseph Heremans, Giulia Galli,
• Abstract要約: 半導体におけるスピン欠陥の局所環境に関する詳細な知識は、量子センシングおよび情報応用における制御および絡み合いプロトコルの最適化に不可欠である。 本研究では、スパース実験コヒーレンス信号からスピン欠陥を取り巻くランダム核の原子位置と超微細結合を復元する不測の逆問題に対処する。 同位体核スピンの数と超微細結合の数の決定に挑戦するために、アブイニシアトデータを組み込んだ超次元ベイズ的手法を用いる。 このアプローチは、数、超微細結合、核スピンの位置の後方分布を提供する。
• 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: Detailed knowledge of the local environments of spin-defects in semiconductors, such as nitrogen vacancy (NV) centers in diamond or divacancies in silicon carbide, is crucial for optimizing control and entanglement protocols in quantum sensing and information applications. However, a direct experimental characterization of individual defect environments is not scalable, as spin bath measurements are extremely time consuming. In this work, we address the ill-posed inverse problem of recovering the atomic positions and hyperfine couplings of random nuclei surrounding spin-defects from sparse experimental coherence signals, which can be obtained in hours. To address the challenge to determine the number of isotopic nuclear spins along with their hyperfine couplings, we employ a trans-dimensional Bayesian approach that incorporates ab initio data. This approach provides posterior distributions of the numbers, hyperfine couplings, and locations of nuclear spins present in the sample. In addition to enabling high-throughput screening of spin-defects, we demonstrate how this trans-dimensional Bayesian approach can guide experimental design for dynamical decoupling experiments to detect nuclear spins within targeted hyperfine coupling regimes. While the primary focus is on accelerating spin-defect characterization, this Bayesian approach also lays the foundation for digital twin studies of spin-defects, where a virtual model of the spin-defect system evolves in real time with ongoing experimental measurements. Together, the set of tools we designed and applied paves the way for scalable deployment of spin-defects in semiconductors for quantum sensing and information applications.
• Abstract（参考訳）: 半導体中のスピン欠陥の局所環境に関する詳細な知識、例えば、ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心や炭化ケイ素のジバカンシーは、量子センシングおよび情報応用における制御および絡み合いプロトコルの最適化に不可欠である。 しかし、スピン浴測定は非常に時間がかかるため、個々の欠陥環境の直接的評価はスケーラブルではない。 本研究では、スピン欠陥を取り巻くランダム核の原子位置と超微細結合を、数時間で得られるスパース実験コヒーレンス信号から復元する不測の逆問題に対処する。 同位体核スピンの数と超微細結合の数の決定に挑戦するために、アブイニシアトデータを組み込んだ超次元ベイズ的手法を用いる。 このアプローチは、サンプルに存在する数、超微細結合、核スピンの位置の後方分布を提供する。 スピン欠陥の高スループットスクリーニングを可能にすることに加え、この超次元ベイズ的アプローチは、動的疎結合実験の実験設計をガイドして、ターゲットとする超微細結合系内の核スピンを検出する方法を示す。 主にスピン欠陥のキャラクタリゼーションの加速に焦点が当てられているが、このベイズ的アプローチはスピン欠陥のデジタル双対研究の基礎を築き、スピン欠陥システムの仮想モデルが進行中の実験的な測定によってリアルタイムで進化する。 私たちが設計し応用したツールセットは、量子センシングと情報応用のための半導体にスピン欠陥をスケーラブルに展開する方法を舗装します。

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