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Enregistrement W1584383161 · doi:10.1038/srep16581

Quantum Process Tomography of an Optically-Controlled Kerr Non-linearity

2015· article· en· W1584383161 sur OpenAlexfundno aff
Connor Kupchak, Samuel Rind, Bertus Jordaan, Eden Figueroa

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum optics and atomic interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research FoundationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsQuantum opticsQuantum statePhotonQuantum tomographyElectromagnetically induced transparencyQuantumHomodyne detectionCoherent statesOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Any optical quantum information processing machine would be comprised of fully-characterized constituent devices for both single state manipulations and tasks involving the interaction between multiple quantum optical states. Ideally for the latter, would be an apparatus capable of deterministic optical phase shifts that operate on input quantum states with the action mediated solely by auxiliary signal fields. Here we present the complete experimental characterization of a system designed for optically controlled phase shifts acting on single-photon level probe coherent states. Our setup is based on a warm vapor of rubidium atoms under the conditions of electromagnetically induced transparency with its dispersion properties modified through the use of an optically triggered N-type Kerr non-linearity. We fully characterize the performance of our device by sending in a set of input probe states and measuring the corresponding output via time-domain homodyne tomography and subsequently performing the technique of coherent state quantum process tomography. This method provides us with the precise knowledge of how our optical phase shift will modify any arbitrary input quantum state engineered in the mode of the reconstruction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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