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Enregistrement W2284391413 · doi:10.1088/1367-2630/aa5d33

Hamiltonian engineering for robust quantum state transfer and qubit readout in cavity QED

2017· article· en· W2284391413 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeCanadian Institute for Advanced ResearchMcGill University
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésQubitHamiltonian (control theory)DephasingFlux qubitPhase qubitCharge qubitQuantumOne-way quantum computerSpinsDecoupling (probability)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum state transfer into a memory, state shuttling over long distances via a quantum bus, and high-fidelity readout are important tasks for quantum technology. Realizing these tasks is challenging in the presence of realistic couplings to an environment. Here, we introduce and assess protocols that can be used in cavity QED to perform high-fidelity quantum state transfer and fast quantum nondemolition qubit readout through Hamiltonian engineering. We show that high-fidelity state transfer between a cavity and a single qubit can be performed, even in the limit of strong dephasing due to inhomogeneous broadening. We generalize this result to state transfer between a cavity and a logical qubit encoded in a collective mode of a large ensemble of $N$ physical qubits. Under a decoupling sequence, we show that inhomogeneity in the ensemble couples two collective bright states to only two other collective modes, leaving the remaining $N-3$ single-excitation states dark. Moreover, we show that large signal-to-noise and high single-shot fidelity can be achieved in a cavity-based qubit readout, even in the weak-coupling limit. These ideas may be important for novel systems coupling single spins to a microwave cavity.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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