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Enregistrement W3172256469 · doi:10.1038/s41534-022-00586-4

Limits on atomic qubit control from laser noise

2022· article· en· W3172256469 sur OpenAlexafffund
Matthew Day, Pei Jiang Low, Brendan White, Rajibul Islam, Crystal Senko

Notice bibliographique

Revuenpj Quantum Information · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum optics and atomic interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésLaser linewidthQubitQuantum noiseNoise (video)PhysicsLaserQuantum limitCoherent controlSpontaneous emissionRelative intensity noiseQuantum mechanicsQuantumComputer scienceSemiconductor laser theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Technical noise present in laser systems can limit their ability to perform high fidelity quantum control of atomic qubits. The ultimate fidelity floor for atomic qubits driven with laser radiation is due to spontaneous emission from excited energy levels. The goal is to suppress the technical noise from the laser source to below the spontaneous emission floor such that it is no longer a limiting factor. It has been shown that the spectral structure of control noise can have a large influence on achievable control fidelities, while prior studies of laser noise contributions have been restricted to noise magnitudes. Here, we study the unique spectral structure of laser noise and introduce a metric that determines when a stabilised laser source has been optimised for quantum control of atomic qubits. We find requirements on stabilisation bandwidths that can be orders of magnitude higher than those required to simply narrow the linewidth of a laser. The introduced metric, the χ -separation line, provides a tool for the study and engineering of laser sources for quantum control of atomic qubits below the spontaneous emission floor.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations46
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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