A Fourier-Space Approach to Physics-Informed Magnetization Reconstruction from Nitrogen-Vacancy Measurements
Cet article présente une méthode d'optimisation basée sur l'espace de Fourier et l'apprentissage automatique pour reconstruire avec précision les textures d'aimantation à partir de mesures NV, en intégrant directement l'énergie micromagnétique et en estimant simultanément la distance capteur-échantillon pour éliminer les incertitudes expérimentales.