論文の概要: Sequential Spatiotemporal Magnetic-Field Reconstruction via Quantum Hamiltonian Learning with NV-Center Spin-1 Hamiltonians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23455v1
- Date: Fri, 22 May 2026 10:13:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.306098
- Title: Sequential Spatiotemporal Magnetic-Field Reconstruction via Quantum Hamiltonian Learning with NV-Center Spin-1 Hamiltonians
- Title（参考訳）: NV中心スピン-1ハミルトニアンを用いた量子ハミルトニアン学習による時空間磁気場再構成
- Authors: Hiroshi Yamauchi, Sophie Colleen Stearn, Samuel Tovey,
- Abstract要約: 動的2次元磁界に対する量子ハミルトニアン学習に基づく逐次再構成フレームワークを提案する。
提案手法は,最終フレームにおけるルート平均二乗誤差(7.037times10-7,mathrmT)を達成し,支配的な空間構造を復元する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a quantum-Hamiltonian-learning-based sequential reconstruction framework for dynamic two-dimensional magnetic fields using a local likelihood model derived from a nitrogen-vacancy center spin-1 Hamiltonian. The latent field is not observed directly; instead, local measurements are generated through nitrogen-vacancy spin dynamics governed by local magnetic-field values and a shared dipolar coupling parameter. Sequential Bayesian updates over overlapping scan windows are combined with temporal posterior propagation to reconstruct the evolving field. Numerical experiments on synthetic maze-like magnetic-field sequences show that the proposed method recovers the dominant spatial structure, achieving a root-mean-square error of \(7.037\times10^{-7}\,\mathrm{T}\) at the final frame. Adaptive diagnostics show decreasing expected information gain and stable local convergence. Fisher-information and leakage diagnostics reveal a sensitivity--leakage tradeoff under long-interrogation controls, and the implemented adaptive policy incorporates leakage-aware control scoring while leaving the likelihood itself unchanged. Combined horizontal and vertical scans improve reconstruction relative to single-direction acquisition. The shared coupling parameter \(J\) is only partially identifiable: its posterior becomes narrow but remains frame-dependent and biased. At the final checkpoint, the coupling posterior reaches \(J_{\rm std}=87.0\,\mathrm{Hz}\), close to a finite-time product-state reference benchmark of \(73.3\,\mathrm{Hz}\), while remaining \(3.35\times\) above a gain-extrapolated ideal-state benchmark. The posterior mean, however, remains biased by \(326.9\,\mathrm{Hz}\), indicating that posterior concentration alone does not imply unbiased coupling identifiability.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 窒素空洞中心スピン1ハミルトニアンから導かれる局所確率モデルを用いて, 動的2次元磁場に対する量子-ハミルトン学習に基づく逐次再構成フレームワークを提案する。
遅延磁場は直接観測されず、代わりに局所磁場値と共有双極子結合パラメータによって支配される窒素空隙スピンダイナミクスによって局所測定が生成される。
重なり合うスキャンウィンドウ上の連続ベイズ更新と時間的後部伝播を組み合わせて、進化するフィールドを再構築する。
合成迷路状磁場列の数値実験により, 提案手法は最終フレームにおけるルート平均二乗誤差(7.037\times10^{-7}\,\mathrm{T}\)を達成し, 支配的な空間構造を復元することを示した。
適応診断は、期待される情報ゲインの減少と安定した局所収束を示す。
魚介類情報や漏洩診断は、長期干渉制御下での感度低下トレードオフを明らかにし、適応政策は、その可能性そのものをそのまま残しながら、漏洩認識制御スコアを組み込む。
水平走査と垂直走査を組み合わせることで, 単方向取得に対する再構成が向上する。
共有結合パラメータ \(J\) は部分的に識別できるだけであり、後部は狭くなり、フレーム依存的で偏りが残る。
最終チェックポイントでは、結合後部は \(J_{\rm std}=87.0\,\mathrm{Hz}\) に到達し、これは、(73.3\,\mathrm{Hz}\) の有限時間積状態参照ベンチマークに近づき、一方、(3.35\times\) はゲイン外挿イデアル状態ベンチマークの上に留まる。
しかし、後部平均は、(326.9\,\mathrm{Hz}\) に偏りが残っており、後部濃度だけではカップリングの識別が不偏であることを示唆している。
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