論文の概要: Multi-scale reconstruction of single-ion damage tracks in diamond via nitrogen-vacancy centers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23621v1
- Date: Mon, 22 Jun 2026 17:18:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-24 17:41:25.850549
- Title: Multi-scale reconstruction of single-ion damage tracks in diamond via nitrogen-vacancy centers
- Title（参考訳）: 窒素空調センタによるダイヤモンド中の単一イオン損傷線路のマルチスケール再構築
- Authors: Daniel G. Ang, Jiashen Tang, Maximilian Shen, Michael Titze, Gavishta Liyanage, Jordan Chapman, Chinmay Bharathulwar, Andrew T. Gilpin, Tanguy Terlier, Edward S. Bielejec, Vsevolod Ivanov, Ronald L. Walsworth,
- Abstract要約: ダイヤモンド中の窒素空孔センターは、固体材料中の損傷トラックを複数スケールで読み取るためのプラットフォームを提供する。
我々は、観測されたNVの収量を説明するシミュレーションフレームワークを開発し、NV分布に方向情報が保持されていることを予測した。
希少な事象に対するNVダイアモンド方向検出器への期待の道が見出され、一方、トラックモデリングフレームワークは、紫外光と量子物質合成により大きな意味を持つ。
- 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: Understanding particle-induced damage tracks in solid-state materials underpins emerging applications in rare-event detection and quantum defect engineering. Resolving these tracks requires multi-scale readout, from event localization at the millimeter scale to track-morphology reconstruction at the nanoscale. Nitrogen-vacancy (NV) centers in diamond provide such a platform, combining optical localization with quantum sensing of track morphology. Here, we implant sub-MeV carbon ions into nitrogen-rich diamond and detect individual recoil events via spatially localized NV formation. We develop a simulation framework that explains the observed NV yield and predicts that directional information is retained in the NV distribution after annealing. Machine learning further recovers much of the information lost to defect diffusion and limited NV yield, improving head-tail classification to a level comparable to pre-annealed vacancy tracks. Measurements of NV spin coherence indicate compatibility with nanoscale track reconstruction via NV strain mapping and magnetic gradient-based techniques. These results identify promising pathways toward NV-diamond directional detectors for rare events, while the track-modeling framework has broader implications for paleodetection and quantum material synthesis.
- Abstract（参考訳）: 固体材料中の粒子による損傷の軌跡を理解することは、希土類元素の検出や量子欠陥工学における新たな応用を支えている。
これらのトラックを解くには、ミリスケールでのイベントローカライゼーションからナノスケールでのトラックモルフォロジー再構成まで、マルチスケールの読み出しが必要である。
ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、光学的局在化とトラック形態の量子センシングを組み合わせたプラットフォームを提供する。
そこで我々は, 窒素豊富なダイヤモンドにサブMeV炭素イオンを注入し, 空間局在NV形成による個々の再コイル現象を検出する。
我々は,観測されたNV収量を説明するシミュレーションフレームワークを開発し,アニール後のNV分布に指向性情報を保持することを予測した。
機械学習はさらに、欠陥拡散とNV収率の制限によって失われる情報の多くを回復し、ヘッドテール分類を前焼成空調トラックに匹敵するレベルに改善する。
NVのスピンコヒーレンスの測定は、NVひずみマッピングと磁気勾配に基づく技術によるナノスケールトラック再構成との整合性を示している。
これらの結果は、希少事象に対するNVダイアモンド方向検出器への有望な経路を同定し、一方、トラックモデリングフレームワークは、発光と量子物質合成により大きな意味を持つ。
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