Sequential Spatiotemporal Magnetic-Field Reconstruction via Quantum Hamiltonian Learning with NV-Center Spin-1 Hamiltonians
यह शोध पत्र सिंथेटिक परीक्षणों में उच्च स्थानिक सटीकता प्रदर्शित करते हुए, क्वांटम हैमिल्टोनियन लर्निंग और नाइट्रोजन-वैकेंसी सेंटर स्पिन डायनेमिक्स का उपयोग करते हुए एक अनुक्रमिक बेयसियन ढांचे के माध्यम से गतिशील द्वि-आयामी चुंबकीय क्षेत्रों को पुनर्गठित करने का प्रस्ताव करता है, जो संवेदनशीलता और रिसाव (लीकेज) के बीच अंतर्निहित ट्रेड-ऑफ और साझा युग्मन मापदंडों की आंशिक पहचान क्षमता को प्रकट करता है।