基于贝叶斯估计的氮空位中心高效实时自旋读出
量子物理
2023-02-14 v1 应用物理
摘要
本工作中，为提高氮空位(NV)中心的自旋读出效率，提出了一种实时贝叶斯估计算法，其结合了由NV中心动力学模型实现所建立的先验概率分布与荧光似然函数。读出方差的Cramer-Rao下界在理论上的超越以及仿真中读出效率的提升表明，我们的方法是传统光子求和法的一个有吸引力的替代方案。通过结合高性能采集与处理硬件，实验实现了贝叶斯实时估计读出，且Rabi振荡实验显示我们方法的信噪比提升了28.6%。因此，预期所采用的贝叶斯估计读出将有效呈现NV系综的优越传感能力，并促进紧凑可扩展量子传感器及由此在单片平台上新型量子信息处理器件的进一步发展。
引用
@article{arxiv.2302.06310,
title = {Efficient real-time spin readout of nitrogen-vacancy centers based on Bayesian estimation},
author = {Jixing Zhang and Tianzheng Liu and Sigang Xia and Guodong Bian and Pengcheng Fan and Mingxin Li and Sixian Wang and Xiangyun Li and Chen Zhang and Shaoda Zhang and Heng Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.06310},
year = {2023}
}