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Enregistrement W3141716629 · doi:10.1038/s41534-021-00386-2

Optimal operation points for ultrafast, highly coherent Ge hole spin-orbit qubits

2021· article· en· W3141716629 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenpj Quantum Information · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCentre of Excellence in Future Low-Energy Electronics Technologies, Australian Research CouncilAustralian Research CouncilAustralian Government
Mots-clésQubitDephasingSpin (aerodynamics)Quantum computerQuantum gateTopology (electrical circuits)Spin engineeringSuperconducting quantum computingQuantum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Strong spin-orbit interactions make hole quantum dots central to the quest for electrical spin qubit manipulation enabling fast, low-power, scalable quantum computation. Yet it is important to establish to what extent spin-orbit coupling exposes qubits to electrical noise, facilitating decoherence. Here, taking Ge as an example, we show that group IV gate-defined hole spin qubits generically exhibit optimal operation points, defined by the top gate electric field, at which they are both fast and long-lived: the dephasing rate vanishes to first order in the electric field noise along with all directions in space, the electron dipole spin resonance strength is maximized, while relaxation is drastically reduced at small magnetic fields. The existence of optimal operation points is traced to group IV crystal symmetry and properties of the Rashba spin-orbit interaction unique to spin-3/2 systems. Our results overturn the conventional wisdom that fast operation implies reduced lifetimes and suggest group IV hole spin qubits as ideal platforms for ultra-fast, highly coherent scalable quantum computing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations89
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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