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Enregistrement W3026681027 · doi:10.1103/physrevlett.125.117701

Dissipation-Based Quantum Sensing of Magnons with a Superconducting Qubit

2020· article· en· W3026681027 sur OpenAlexfundno aff
Samuel Wolski, Dany Lachance-Quirion, Yutaka Tabuchi, S. Kono, Atsushi Noguchi, Koji Usami, Yasunobu Nakamura

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesExploratory Research for Advanced TechnologyJapan Science and Technology AgencyFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésDissipationQubitSuperconductivityPhysicsMagnonCharge qubitPhase qubitQuantumCondensed matter physicsQuantum mechanicsFerromagnetism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid quantum devices expand the tools and techniques available for quantum sensing in various fields. Here, we experimentally demonstrate quantum sensing of a steady-state magnon population in a magnetostatic mode of a ferrimagnetic crystal. Dispersively coupling the magnetostatic mode to a superconducting qubit allows for the detection of magnons using Ramsey interferometry with a sensitivity on the order of 10^{-3} magnons/sqrt[Hz]. The protocol is based on dissipation as dephasing via fluctuations in the magnetostatic mode reduces the qubit coherence proportionally to the number of magnons.

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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations162
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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