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Enregistrement W7014223323

Optimal Control for Quantum Sensing with Spins in Crystal

2024· dissertation· en· W7014223323 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Framework ProgrammeCenter for Integrated Quantum Science and TechnologyQuantERAWomen's College Research InstituteDeutsche ForschungsgemeinschaftBundesministerium für Bildung und ForschungBaden-Württemberg StiftungEuropean CommissionCarl-Zeiss-Stiftung
Mots-clésSpinsQuantum sensorQuantumCoherent controlPolarization (electrochemistry)Quantum computerOptimal controlQuantum technologyQuantum gate
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precise control of quantum systems is crucial for, e.g., the implementation of gate operations, to prepare specific quantum states, or to enhance the sensitivity or polarization for quantum sensing. To tackle such challenges, quantum optimal control (QOC) provides a set of tools in order to bring quantum technologies to their full potential. This thesis revolves around the development of such control strategies, with a focus on spins in crystals often used for quantum sensing applications. I have a look at polarization techniques under elaborate experimental conditions, the assessment of gate evaluation metrics, and the development of a software package for practical utilization on optimization problems in simulation and experiment. In particular, a strategy to speed up and increase the polarization of protons in a naphthalene crystal through dynamic nuclear polarization from the optically accessible electron spin of pentacene molecules is presented. Due to a complex experimental setup, we use closed-loop control to optimize the applied microwave pulse shapes. The resulting protocol enables an efficient strategy for enhanced macroscopic hyperpolarization of the sample for use in nuclear magnetic resonance experiments, that can potentially be transferred to different experimental scenarios. Control strategies need to be viewed in the context of experimental constraints and the control hyperparameters have to be tuned together with the specific control problem. We therefore created a software package called the Quantum Optimal Control Suite (QuOCS) in Python, to provide a unified framework for the development of control algorithms. Its modular and open-source nature enables a straightforward extension with new ideas. It is easy to use and thus lowers the hurdle to make use of QOC for a wide range of problems. Its features are discussed and examples for the application through open-loop optimizations based on simulation as well as closed-loop control with communication to an experiment are shown. The software is then used to investigate various gate and gate-set evaluation metrics for their suitability in closed-loop optimization. An ensemble of nitrogen vacancy centers in diamond serves as the experimental test-bed for control objectives derived from methods such as quantum process tomography, gate-set tomography and randomized benchmarking. It becomes clear that gate operations have to be viewed in the context of their application and an extensive cross-comparison provides a better understanding for the choice among the tested methods for control tasks.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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