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Enregistrement W2563600629

Linear feedback stabilization for a continuously monitored qubit

2017· article· en· W2563600629 sur OpenAlexfundno aff
Taylor L. Patti, Areeya Chantasri, Justin Dressel, Andrew N. Jordan

Notice bibliographique

RevueChapman University Digital Commons (Chapman University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeDivision of Materials ResearchU.S. ArmyInstitut Périmètre de physique théoriqueChapman UniversityNational Science Foundation
Mots-clésQubitControl theory (sociology)Phase qubitComputer sciencePhysicsQuantumQuantum mechanicsControl (management)Artificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In quantum mechanics, standard or strong measurement approaches generally result in the collapse of an ensemble of wavefunctions into a stochastic mixture of eigenstates. On the other hand, continuous or weak measurements have the propensity to dynamically control the evolution of quantum states over time, guiding the trajectory of the state into non-trivial superpositions and maintaining state purity. This kind of measurement-induced state steering is of great theoretical and experimental interest for the harnessing of quantum bits or "qubits", which are the fundamental unit of the emerging quantum computer. We explore continuous measurement-based quantum state stabilization through linear feedback control for a single quantum bit. By applying a time-varying Rabi drive that includes a linear feedback term, we show that the fixed points of the continuous measurement may be relocated. Analytical derivations of Itô Stochastic Master Equations being ideal models, we employ them to derive the projected ensemble average while utilizing numerical simulations to characterize the stability of the set of possible fixed points, as well as their modified collapse time-scales. We include the effects of realistic experimental non-idealities, such as environmental energy relaxation, dephasing, time-delay, and inefficient measurement. Ultimately, we discuss potential experimental implementations from collaborating universities.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,192 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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