基于贝叶斯的混合方法用于NV中心传感器的快速优化
量子物理
2023-03-23 v1
摘要
NV中心是量子传感领域最有前景的平台之一。尤其是基于NV中心的磁强计在生物医学和医学诊断领域已取得切实发展。在宽非均匀展宽和场振幅漂移下提高NV中心传感器的灵敏度是持续关注的关键问题，其依赖于具有更高平均保真度的NV中心相干控制。量子最优控制（QOC）方法为实现这一目标提供了途径，然而由于所需样本点数量庞大以及参数空间的复杂性，当前方法的高耗时阻碍了其实用性。在本文中，我们提出贝叶斯估计相位调制（B-PM）方法来解决该问题。在NV中心系综态转换的情况下，与传统标准傅里叶基（SFB）方法相比，B-PM方法将耗时减少了90%以上，同时将平均保真度从提高到。在交流磁强计场景中，B-PM方法给出的优化控制脉冲相比矩形脉冲实现了相干时间的八倍延长。类似应用可应用于其他传感情形。作为一种通用算法，B-PM方法可进一步扩展到基于多种量子平台的复杂系统的开环和闭环优化。
引用
@article{arxiv.2302.08410,
title = {Bayesian-based hybrid method for rapid optimization of NV center sensors},
author = {Jiazhao Tian and Ressa S. Said and Fedor Jelezko and Jianming Cai and Liantuan Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.08410},
year = {2023}
}