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Enregistrement W1967055121 · doi:10.1088/1367-2630/14/10/105010

Using dark modes for high-fidelity optomechanical quantum state transfer

2012· article· en· W1967055121 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResonatorSwap (finance)High fidelityScheme (mathematics)FidelityEnergy transferQuantumInterference (communication)Transfer (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a recent publication (Wang and Clerk 2012 Phys. Rev. Lett. 108 153603), we demonstrated that one can use interference to significantly increase the fidelity of state transfer between two electromagnetic cavities coupled to a common mechanical resonator over a naive sequential-transfer scheme based on two swap operations. This involved making use of a delocalized electromagnetic mode which is decoupled from the mechanical resonator, a so-called 'mechanically dark' mode. Here, we demonstrate the existence of a new 'hybrid' state transfer scheme that incorporates the best elements of the dark-mode scheme (protection against mechanical dissipation) and the double-swap scheme (fast operation time). Importantly, this new scheme also does not require the mechanical resonator to be prepared initially in its ground state. We also provide additional details of the previously described interference-enhanced transfer schemes, and provide an enhanced discussion of how the interference physics here is intimately related to the optomechanical analogue of electromagnetically induced transparency. We also compare the various transfer schemes over a wide range of relevant experimental parameters, producing a 'phase diagram' showing the optimal transfer scheme for different points in parameter space.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations104
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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