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Enregistrement W3118326175

Cavity quantum electrodynamics with color centers in diamond

2020· article· en· W3118326175 sur OpenAlexafffund
Erika Janitz, Mihir K. Bhaskar, Lilian Childress

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNational Defense Science and Engineering GraduateCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésDiamondCavity quantum electrodynamicsPhysicsQuantum electrodynamicsQuantumQuantum mechanicsTheoretical physicsMaterials scienceOpen quantum system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coherent interfaces between optical photons and long-lived matter qubits form a key resource for a broad range of quantum technologies. Cavity quantum electrodynamics (cQED) offers a route to achieve such an interface by enhancing interactions between cavity-confined photons and individual emitters. Over the last two decades, a promising new class of emitters based on defect centers in diamond have emerged, combining long spin coherence times with atom-like optical transitions. More recently, advances in optical resonator technologies have made it feasible to realize cQED in diamond. This article reviews progress towards coupling color centers in diamond to optical resonators, focusing on approaches compatible with quantum networks. We consider the challenges for cQED with solid-state emitters and introduce the relevant properties of diamond defect centers before examining two qualitatively different resonator designs: micron-scale Fabry-Perot cavities and diamond nanophotonic cavities. For each approach, we examine the underlying theory and fabrication, discuss strengths and outstanding challenges, and highlight state-of-the-art experiments.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
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
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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