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Enregistrement W4388760736 · doi:10.1364/ome.503513

Effect of the nanopillar diameter on diamond silicon vacancy center spin lifetime

2023· article· en· W4388760736 sur OpenAlexfundno aff
Thomas A. Lutz, Tamiko Masuda, John P. Hadden, Ilja Fescenko, Víctor M. Acosta, Wolfgang Tittel, Paul E. Barclay

Notice bibliographique

RevueOptical Materials Express · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesEuropean CommissionCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésNanopillarMaterials scienceDiamondVacancy defectLaser linewidthSiliconPopulationSpinsCondensed matter physicsOptoelectronicsMolecular physicsNanotechnologyNanostructureOpticsPhysicsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Color centers in diamond micro and nano-structures play an important role in a wide range of quantum technologies. However, obtaining high-quality color centers in small structures is challenging, as properties such as spin population lifetimes can be affected by the transition from a bulk to nanostructured crystal host. In this manuscript, we measure how population lifetimes of silicon vacancy center orbital states change when they are created in nanopillars whose diameters vary from 1 μ m to 120 nm. We also discuss the influence of annealing methods on the silicon vacancy inhomogeneous linewidth. After selecting a sample with low inhomogeneous broadening and patterning it with nanopillars, we expected that restricted vibrational modes in the smallest structures could extend spin population lifetimes. However, we found that this effect was masked by other effects that reduced population lifetimes, suggesting that imperfections in the crystal lattice or surface damage caused by etching can influence SiV spins.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,265 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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