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Enregistrement W2037461814 · doi:10.1063/1.3577614

Optically-detected NMR of optically-hyperpolarized 31P neutral donors in 28Si

2011· article· en· W2037461814 sur OpenAlexaff
Michael F. Steger, T. Sekiguchi, A. Yang, K. Saeedi, M. E. Hayden, M. L. W. Thewalt, Kohei M. Itoh, H. Riemann, N. V. Abrosimov, Peter Becker, H.‐J. Pohl

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperpolarization (physics)SpinsHyperfine structureChemistryPopulationElectronPolarization (electrochemistry)Optical pumpingAtomic physicsNuclear magnetic resonance spectroscopyNuclear magnetic resonancePhysicsLaserCondensed matter physicsOpticsNuclear physicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electron and nuclear spins of the shallow donor 31P are promising qubit candidates invoked in many proposed Si-based quantum computing schemes. We have recently shown that the near-elimination of inhomogeneous broadening in highly isotopically enriched 28Si enables an optical readout of both the donor electron and nuclear spins by resolving the donor hyperfine splitting in the near-gap donor bound exciton transitions. We have also shown that pumping these same transitions can very quickly produce large electron and nuclear hyperpolarizations at low magnetic fields, where the equilibrium electron and nuclear polarizations are very small. Here we show preliminary results of the measurement of 31P neutral donor NMR parameters using this optical nuclear hyperpolarization mechanism for preparation of the 31P nuclear spin system, followed by optical readout of the resulting nuclear spin population after manipulation with NMR pulse sequences. This allows for the observation of single-shot NMR signals with very high signal-to-noise ratio under conditions where conventional NMR is not possible, due to the low concentration of 31P and the small equilibrium polarization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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