基于快速自适应贝叶斯估计的鲁棒自旋弛豫测量
量子物理
2023-04-18 v2 介观与纳米尺度物理
摘要
金刚石中氮空位(NV)中心的自旋弛豫测量提供了对微波频磁噪声的频谱选择性、原子级定域且经校准的测量，构成了用于凝聚态与生物系统的通用探针。通常，弛豫率用曲线拟合技术估计，无法提供最优灵敏度，常导致长采集时间，在易漂移或存在其他相关动力学的系统中尤为不利。本文表明自适应贝叶斯估计非常适合此问题，可生成动态弛豫测量脉冲序列以快速找到最优工作区间。在许多情形（包括我们所用的系统）中，该方法可令采集速度提升一个数量级。我们还提出一种四信号测量协议，其对自旋读出对比度、极化及微波脉冲保真度的漂移具有鲁棒性，同时仍实现近最优灵敏度。该组合技术为广泛的NV弛豫测量应用提供了一种实用、与硬件无关的方法。
引用
@article{arxiv.2202.12218,
title = {Robust spin relaxometry with fast adaptive Bayesian estimation},
author = {Michael Caouette-Mansour and Adrian Solyom and Brandon Ruffolo and Robert D. McMichael and Jack Sankey and Lilian Childress},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.12218},
year = {2023}
}
备注
Accepted version