[论文解读] Noise spectroscopy of a quantum-classical environment with a diamond qubit

Santiago Hernández-Gómez, Francesco Poggiali+2 more|DSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology)|Aug 24, 2018

Diamond and Carbon-based Materials Research被引用 8

一句话总结

本文提出一种基于金刚石氮-vacancy（NV）中心的噪声光谱测量协议，用于表征包含分辨核自旋与集体量子浴的混合量子-经典环境。通过调节磁场偏置，该方法即使在短退相干时间下也能重建噪声功率谱密度，展示了对不同动态解耦序列下量子比特动力学的预测能力，尤其揭示了在强耦合 regime 下，由于量子比特-浴反作用，需采用多种经典噪声模型。

ABSTRACT

Knowing a quantum system's environment is critical for its practical use as a quantum device. Qubit sensors can reconstruct the noise spectral density of a classical bath, provided long enough coherence time. Here we present a protocol that can unravel the characteristics of a more complex environment, comprising both unknown coherently coupled quantum systems, and a larger quantum bath that can be modeled as a classical stochastic field. We exploit the rich environment of a Nitrogen-Vacancy center in diamond, tuning the environment behavior with a bias magnetic field, to experimentally demonstrate our method. We show how to reconstruct the noise spectral density even when limited by relatively short coherence times, and identify the local spin environment. Importantly, we demonstrate that the reconstructed model can have predictive power, describing the spin qubit dynamics under control sequences not used for noise spectroscopy, a feature critical for building robust quantum devices. At lower bias fields, where the effects of the quantum nature of the bath are more pronounced, we find that more than a single classical noise model are needed to properly describe the spin coherence under different controls, due to the back action of the qubit onto the bath.

研究动机与目标

• 开发一种能够表征同时包含相干量子系统与类经典浴的复杂环境的噪声光谱方法。
• 克服传统噪声光谱方法在量子比特退相干时间短时的局限性。
• 研究强耦合 regime 下量子比特-浴反作用对噪声建模的影响。
• 验证重建的噪声模型在不同动态解耦序列下的预测能力。
• 证明当量子浴效应占主导时，需采用多种经典噪声模型。

提出的方法

• 该协议利用金刚石中的氮-vacancy（NV）电子自旋作为量子传感器，探测其局部环境，包括13C核自旋。
• 通过分析在不同动态解耦（DD）序列（包括UDD、XY-8和AXY-8）下自旋退相干行为，重建噪声功率谱密度（NSD）。
• 采用两种不同的NSD提取方法：一种基于$T_2^L$测量，另一种通过同时拟合多个DD序列下的布居数数据$P_n$。
• NSD中心固定在拉莫频率$\nu_L = B\gamma_{C_{13}}$，自由参数包括偏移、振幅和宽度。
• 通过比较模拟结果与不同磁场和脉冲序列下的实验数据，验证该方法。
• 在强耦合 regime 下采用双模型图像，结合两种NSD提取方法的结果，以提高预测准确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 噪声光谱能否有效应用于同时包含相干量子系统与集体量子浴的环境？
• RQ2 量子比特-浴反作用如何影响强耦合 regime 下经典噪声模型的有效性？
• RQ3 重建的噪声模型能否准确预测在光谱测量期间未使用的控制序列下的量子比特动力学？
• RQ4 在何种条件下单一经典噪声模型不足以提供准确描述？
• RQ5 不同动态解耦序列如何影响噪声功率谱密度重建的可靠性？

主要发现

• 重建的噪声模型成功预测了在光谱测量期间未使用过的控制序列下的NV自旋动力学，展示了其预测能力。
• 在弱耦合 regime（高磁场）下，单一经典噪声模型已足够，并能准确描述各种DD序列下的退相干行为。
• 在强耦合 regime（低磁场）下，由于量子比特诱导的浴态修改，需采用多个经典噪声模型，尤其在窄带滤波DD序列下更为显著。
• 基于$T_2^L$的NSD提取方法仅对脉冲数较少的序列（如Hahn自旋回波）能良好预测动力学，原因在于深度退相干塌陷。
• 对多个序列的$P_n$数据进行联合拟合，可提高高脉冲数序列的准确性，但对低脉冲序列（如$ n=2 $的CPMG）则失效。
• 结合$T_2^L$与多序列联合拟合的双模型方法，在弱耦合 regime 下获得的$\chi_\nu^2$值与$T_2^L$方法相当，证实了其鲁棒性。