Memristor-Based Cryogenic Programmable DC Sources for Scalable In Situ Quantum-Dot Control
Notice bibliographique
Résumé
Current quantum systems based on spin qubits are controlled by classical electronics located outside the cryostat. This approach creates a major wiring bottleneck, which is one of the main roadblocks toward scalable quantum computers. Thus, we propose a scalable memristor-based programmable dc source that can perform biasing of quantum dots (QDs) inside the cryostat. This novel cryogenic approach would enable to control the applied voltage on the electrostatic gates by programming the resistance of the memristors, thus storing in the latter the appropriate conditions to form the QDs. In this study, we first demonstrate multilevel resistance programming of TiO2 memristors at 4.2 K, an essential feature to achieve voltage tunability of the memristor-based dc source. We then report hardware-based simulations of the electrical performance of the proposed dc source. A cryogenic TiO2 memristor model fit on our experimental data at 4.2 K was used to show a 1 V voltage range and 100$\mu \text{V}$resolution in situ memristor-based dc source. Finally, we simulate the biasing of double QDs (DQDs), enabling 120 s stability diagrams. This demonstration is a first step toward advanced cryogenic applications for resistive memories, such as cryogenic control electronics for quantum computers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».