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Enregistrement W2244918854 · doi:10.48550/arxiv.1411.1324

Hybrid optical-electrical detection of donor electron spins with bound excitons in silicon

2014· article· en· W2244918854 sur OpenAlexaff
C. C. Lo, Matias Urdampilleta, Philipp Ross, M. Fernando González-Zalba, John Mansir, S. A. Lyon, M. L. W. Thewalt, John J. L. Morton

Notice bibliographique

RevueUCL Discovery (University College London) · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésSpinsElectronExcitonSiliconPhysicsCoherence (philosophical gambling strategy)Spin (aerodynamics)Atomic physicsCondensed matter physicsOptoelectronicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrical detection of spins is an essential tool in understanding the dynamics of spins in semiconductor devices, providing valuable insights for applications ranging from optoelectronics and spintronics to quantum information processing. For electron spins bound to shallow donors in silicon, bulk electrically-detected magnetic resonance has relied on coupling to spin readout partners such as paramagnetic defects or conduction electrons which fundamentally limits spin coherence times. Here we demonstrate electrical detection of phosphorus donor electron spin resonance by transport through a silicon device, using optically-driven donor-bound exciton transitions. We use this method to measure electron spin Rabi oscillations, and, by avoiding use of an ancillary spin for readout, we are able to obtain long intrinsic electron spin coherence times, limited only by the donor concentration. We go on to experimentally address critical issues for adopting this scheme for single spin measurement in silicon nanodevices, including the effects of strain, electric fields, and non-resonant excitation. This lays the foundations for realising a versatile readout method for single spin readout with relaxed magnetic field and temperature requirements compared with spin-dependent tunneling.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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