완료케이스 스터디NV sensing
프로젝트
NV 센터 해밀토니언 추정
시뮬레이션·실험 데이터를 바탕으로 하이퍼파인 파라미터를 피팅해 상태 준비 제어에 쓰는 워크플로를 구축했습니다.
문제
과도한 캘리브레이션 없이도 신뢰할 해밀토니언이 필요했습니다.
접근
하이퍼파인 결합을 모델링하고 QuTiP 스윕과 베이지안 탐색으로 비용 함수를 최소화해 스펙트럼을 맞췄습니다.
결과
불확실성을 포함한 해밀토니언 후보와 상태 준비 노트북을 제공했습니다.
역할
모델링·피팅·시각화 리드.
협업
IAS Center for Quantum Technologies — 랩 · Prof. Gyu-Boong Jo — PI · HKUST
기술
PythonQuTiPBayesian optimizationSignal processingNV control
양자 센싱NV 센터해밀토니언 러닝시뮬레이션
