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/2605.23455v2
• Date: Mon, 25 May 2026 11:48:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 16:32:38.05684
• 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次元磁場マップのための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。 局所的な測定は、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生成される。 その結果、試験対象のフィールドクラスの実現可能性を示し、結合推定を主な識別可能性ボトルネックとして同定した。
• 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-field maps using a local likelihood model derived from a nitrogen-vacancy-center spin-1 Hamiltonian. Local measurements are generated through nitrogen-vacancy spin dynamics governed by local magnetic-field values and a shared dipolar coupling parameter, rather than by direct observation of the latent field. Sequential Bayesian updates over overlapping scan windows are combined with temporal posterior propagation to reconstruct the evolving field. Numerical proof-of-concept experiments on controlled synthetic maze-like magnetic-field sequences show that the proposed method reconstructs the dominant spatial structure of the tested field class, achieving a final-frame RMSE of \(7.037\times10^{-7}\,\mathrm{T}\). Adaptive diagnostics show decreasing expected information gain and stable local convergence, while Fisher-information and leakage diagnostics reveal a sensitivity--leakage tradeoff under long-interrogation controls. Combined horizontal and vertical scans yield better reconstruction than single-direction acquisition in the tested setting. In contrast, the shared coupling parameter \(J\) is only partially identifiable: its posterior becomes narrow but remains frame-dependent and biased. At the final checkpoint, \(J_{\rm std}=87.0\,\mathrm{Hz}\), 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 remains biased by \(326.9\,\mathrm{Hz}\), indicating that posterior concentration alone does not imply unbiased coupling recovery. These results demonstrate feasibility for the tested structured field class and identify coupling estimation as the main identifiability bottleneck.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 窒素空孔中心スピン-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次元磁場マップのための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。 局所的な測定は、局所磁場値と共有双極子結合パラメータによって制御される窒素空洞スピンダイナミクスによって生成される。 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。 制御された合成迷路状磁場列に対する概念実証実験により, 提案手法は試験場クラスの支配的空間構造を再構成し, 最終フレームRMSEを7.037\times10^{-7}\,\mathrm{T}\。 適応診断では、期待される情報ゲインが減少し、安定した局所収束が示され、一方、フィッシャー情報および漏れ診断では、長期干渉制御下での感度-遅延トレードオフが示される。 水平走査法と垂直走査法を併用すると, 試験条件下での単方向取得よりも良好な再構成が得られる。 対照的に、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、フレーム依存的かつ偏りが残る。 最終チェックポイントでは、(J_{\rm std}=87.0\,\mathrm{Hz}\) 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、(3.35\times\) はゲイン抽出理想状態ベンチマークの上に残る。 後部平均値は \(326.9\,\mathrm{Hz}\) に偏りがあり、後部濃度だけでは結合回復が不偏であることを示唆している。 これらの結果は,テスト対象の構造化フィールドクラスの実現可能性を示し,結合推定を主要な識別可能性ボトルネックとして同定した。

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