A single electron sensor assisted by a quantum coprocessor

Diese Arbeit befasst sich mit dem Stickstoff-Fehlstellenzentrum im Diamanten sowie den Kernspins der umgebenden Kohlenstoff-Atome. Während der Elektronenspin als hochsensitiver Magnetfeldsensor dient, werden die Kernspins zu einem Quanten-Coprozessor kombiniert, der die robuste Speicherung, Nachprozessierung sowie das effiziente Auslesen der Sensordaten ermöglicht. Wichtige Methoden zur Kernspinkühlung und Kernspininitialisierung werden vorgestellt, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Wärmebadalgorithmischen Kühlungstechnik (heat-bath algorithmic cooling) liegt. Das kombinierte Sensor-Coprozessor-System wird verwendet, um verschiedene Aspekte des Quantenphasenschätzalgorithmus im Rahmen von Korrelationsspektroskopieverfahren zu demonstrieren. Bestehende Korrelationsspektroskopieverfahren werden durch die Speicherfähigkeit der Kernspins verbessert, um die spektrale Auflösung zu erhöhen und eine kohärente Kopplung an schwach gekoppelte Kernspins zu ermöglichen. Es wird gezeigt, dass dadurch zuvor spektral nicht auflösbare Kernspins nun adressierbar werden. Ein theoretischer Rahmen für die Implementierung der Quanten-Fouriertransformation und des Quantenphasenschätzalgorithmusses auf hybriden Qudit-Systemen beliebiger Größe wird entwickelt. Außerdem wird die Implementierung des Quantenphasenschätzalgorithmus zuerst auf einem einzelnen Qutritspeicher und dann auf einem Quantenregister aus einem Qutrit und zwei Qubits vorgestellt

Perfect alignment and preferential orientation of nitrogen-vacancy centers during CVD growth of diamond on (111) surfaces

Synthetic diamond production is key to the development of quantum metrology and quantum information applications of diamond. The major quantum sensor and qubit candidate in diamond is the nitrogen-vacancy (NV) color center. This lattice defect comes in four different crystallographic orientations leading to an intrinsic inhomogeneity among NV centers that is undesirable in some applications. Here, we report a microwave plasma-assisted chemical vapor decomposition (MPCVD) diamond growth technique on (111)-oriented substrates that yields perfect alignment ($94\pm2$) of as-grown NV centers along a single crystallographic direction. In addition, clear evidence is found that the majority ($74\pm4$) of the aligned NV centers were formed by the nitrogen being first included in the (111) growth surface and then followed by the formation of a neighboring vacancy on top. The achieved homogeneity of the grown NV centers will tremendously benefit quantum information and metrology applications.Comment: 6 pages, 4 figures, changes to previous version: added acknowledgemen

Mengenbasierte Black-Box-Identifikation linearer Systeme

Die wachsende Bedeutung modellbasierter Verfahren bei technischen Geräten und Anlagen führt dazu, dass immer mehr Modelle für unterschiedliche Systeme benötigt werden. Um diesem Umstand gerecht zu werden, kommen in den letzten Jahren verstärkt Verfahren zur datenbasierten Modellbildung zum Einsatz, da diese meist zu genauen Modellen mit einer geringen Modellkomplexität führen. Gleichzeitig steigen jedoch auch die Anforderungen an die Sicherheit der Systeme. Eine genaue Kenntnis der Modellunsicherheit ist erforderlich, um auftretende Fehler sicher zu detektieren. Einen vielversprechenden Ansatz hierzu stellen mengenbasierte Verfahren dar, da an Stelle einzelner Werte mit der Menge aller möglichen Werte gerechnet wird. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur mengenbasierten Black-Box-Identifikation linearer Systeme vorgestellt. Den Ausgangspunkt des Verfahrens stellen Messdaten mit unbekannten, aber beschränkten Fehlern dar, welche durch Intervalle repräsentiert werden. Das Verfahren wird zunächst für Systeme mit einer Ausgangsgröße vorgestellt und anschließend für Systeme mit mehreren Ausgangsgrößen erweitert. Als Ergebnis wird von dem Verfahren ein zeitdiskretes Gleichungsfehlermodells in ARX-Struktur (Auto Regressive with eXogenous input) mit minimaler Modellordnung bestimmt. Den Schwerpunkt der Arbeit bildet dabei die Ordnungsbestimmung des Systems. Die so bestimmte minimale Ordnung wird mit verschiedenen mengenbasierten Parameteridentifikationsverfahren zur mengenbasierten Black-Box-Identifikation verwendet. Als mögliche Anwendung der so identifizierten Modelle wird in dieser Arbeit die Fehlerdetetektion betrachtet. Dazu wird eine Möglichkeit vorgestellt, direkt die bei der Identifikation gewonnenen ARX-Modelle zu nutzen. Die Vorgehensweise wird anhand verschiedener simulativer Beispielsysteme sowie an unterschiedlichen Laborsystemen demonstriert.The increasing importance of model-based methods for technical equipment and installations leads to a growing demand for models of various systems. To meet these demands, data-based modeling approaches have been applied often in the past few years, as they usually lead to precise models with a low model complexity. The demands on the safety of the systems increased at the same time. A detailed knowledge on the model uncertainty is necessary to reliably detect faults. Therefore, promising approaches are set-membership based methods, as they compute the whole set of possible values instead of individual values. In this work, a set-membership method for black-box identification of linear systems is presented. Starting point of the method is measurement data with unknown but bounded errors, which are represented by intervals. The method is initially presented for systems with a single output and afterwards extended to multiple output systems. The result is an equation-error model in ARX (Auto Regressive with eXogenous inputs) structure with the minimal model order. The main focus of this work is the order determination of the system. The thereby determined minimal order is used with various set-membership parameter identification methods to obtain a complete black-box system identification method. In this work, fault detection is considered as possible application of the identified models. For that purpose, a fault detection method directly using the identified ARX-model is presented. The procedure is demonstrated by means of several simulative examples as well as various laboratory systems