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Enregistrement W3015906620 · doi:10.1103/physrevb.102.125416

Dissipation engineering of nonreciprocal quantum dot circuits: An input-output approach

2020· article· en· W3015906620 sur OpenAlexafffund
Junjie Liu, Dvira Segal

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPhysicsDissipative systemElectronic circuitQuantum dotQuantumDissipationReciprocity (cultural anthropology)ElectronQuantum mechanicsQuantum computer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonreciprocal effects in nanoelectronic devices offer unique possibilities for manipulating electron transport and engineering quantum electronic circuits for information processing purposes. However, a lack of rigorous theoretical tools is hindering this development. Here, we provide a general input-output description of nonreciprocal transport in solid-state quantum dot architectures, based on quantum optomechanical analogs. In particular, we break reciprocity between coherently coupled quantum dots by dissipation-engineering in which these (so-called) primary dots are mutually coupled to auxiliary, damped quantum dots. We illustrate the general framework in two representative multiterminal noninteracting models, which can be used as building blocks for larger circuits. Importantly, the identified optimal conditions for nonreciprocal behavior hold even in the presence of additional dissipative effects that result from local electron-phonon couplings. Besides the analysis of the scattering matrix, we show that a nonreciprocal coupling induces unidirectional electron flow in the resonant transport regime. Altogether, our analysis provides the formalism and working principles towards the realization of nonreciprocal nanoelectronic devices.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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