論文の概要: In situ Learning-Based Spin Engineering of Pulsed Dynamic Nuclear Polarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19448v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 20:21:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:38.863391
• Title: In situ Learning-Based Spin Engineering of Pulsed Dynamic Nuclear Polarization
• Title（参考訳）: パルス動的核偏光のその場学習に基づくスピンエンジニアリング
• Authors: Filip V. Jensen, José P. Carvalho, Nino Wili, Asbjorn Holk Thomsen, David L. Goodwin, Lukas Trottner, Claudia Strauch, Anders Bodholt Nielsen, Niels Chr. Nielsen,
• Abstract要約: パルス動的核偏極(DNP)は現在、核磁気共鳴(NMR)と磁気共鳴イメージング(MRI)の感度を桁違いに高める手段として、かなりの関心を集めている。 NMRに関連したスピン工学とは対照的に、広い実験範囲を持つ効率的なパルスDNP実験の設計は、大きな電子核スピン系によって挑戦される。 本研究では、ベイズ機械学習法と制約付きランダムウォーク法の組み合わせを用いて、実験により、分光計の指示に応答するスピン系上で、パルス列のテクスティンシチューを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.011270631704227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pulsed Dynamic Nuclear Polarization (DNP) is currently receiving substantial interest as a means to enhance the sensitivity of nuclear magnetic resonance (NMR) and magnetic resonance imaging (MRI) by orders of magnitude. It has also received much attention as a central ingredient in many modalities of electron spin-involved quantum sensing. Relative to spin engineering associated with NMR, the design of efficient pulsed DNP experiments with a broad experimental scope are challenged by large electron-nuclear spin systems, large electron spin-involved interactions, and instrumental non-idealities and limitations. All of this may challenge traditional NMR-like theoretical and numerical pulse sequence engineering. Exploiting state-of-the-art instrumentation and taking advantage of the high sensitivity of DNP relative to NMR, we here demonstrate the use of combinations of Bayesian machine learning methods and constrained random walk procedures to design pulse sequences \textit{in situ}, by experiments, directly on the spin systems responding to spectrometer instructions. For trityl and nitroxide samples, it is demonstrated that efficient broadband DNP pulse sequences can be designed in situ with experimental protocols benchmarked against in silico analogs.
• Abstract（参考訳）: パルス動的核偏極(DNP)は現在、核磁気共鳴(NMR)と磁気共鳴イメージング(MRI)の感度を桁違いに高める手段として、かなりの関心を集めている。 また、電子スピン関連量子センシングの多くのモダリティの中心的な要素として多くの注目を集めている。 NMRに関連するスピン工学とは対照的に、広い実験範囲を持つ効率的なパルスDNP実験の設計は、大きな電子核スピン系、大きな電子スピン関連相互作用、機器的非イデオロギーと制限によって挑戦される。 これらの全ては、従来のNMRのような理論および数値パルスシークエンス工学に挑戦する可能性がある。 本稿では,NMRに対するDNPの高感度化を生かし,ベイズ機械学習手法と制約付きランダムウォーク法を組み合わせてパルス列を設計し,分光計の指示に応答するスピン系を直接設計する手法を実証する。 トリチルおよび一酸化窒素の試料では、効率的なブロードバンドDNPパルスシーケンスをシリコアナログに対してベンチマークした実験プロトコルで設計できることが示されている。

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