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Enregistrement W3215764487 · doi:10.1038/s41467-022-32807-x

Flying electron spin control gates

2022· article· en· W3215764487 sur OpenAlexafffund
Paul L. J. Helgers, J. A. H. Stotz, Haruki Sanada, Yoji Kunihashi, K. Biermann, P. V. Santos

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeGovernment of CanadaEuropean CommissionAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésSpinsQubitPhysicsElectronCoherent controlQuantum dotPrecessionSpin (aerodynamics)Condensed matter physicsQuantum computerOptoelectronicsQuantumQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The control of "flying" (or moving) spin qubits is an important functionality for the manipulation and exchange of quantum information between remote locations on a chip. Typically, gates based on electric or magnetic fields provide the necessary perturbation for their control either globally or at well-defined locations. Here, we demonstrate the dynamic control of moving electron spins via contactless gates that move together with the spins. The concept is realized using electron spins trapped and transported by moving potential dots defined by a surface acoustic wave (SAW). The SAW strain at the electron trapping site, which is set by the SAW amplitude, acts as a contactless, tunable gate that controls the precession frequency of the flying spins via the spin-orbit interaction. We show that the degree of precession control in moving dots exceeds previously reported results for unconstrained transport by an order of magnitude and is well accounted for by a theoretical model for the strain contribution to the spin-orbit interaction. This flying spin gate permits the realization of an acoustically driven optical polarization modulator based on electron spin transport, a key element for on-chip spin information processing with a photonic interface.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,918
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,269
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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