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Enregistrement W4294320751 · doi:10.1103/physrevlett.130.050803

Entanglement of Trapped-Ion Qubits Separated by 230 Meters

2023· article· en· W4294320751 sur OpenAlexfundno aff
V. Krutyanskiy, Maria Galli, Vojtech Krcmarsky, Simon Baier, Dario Fioretto, Yunfei Pu, Azadeh Mazloom, Pavel Sekatski, M. Canteri, Markus Teller, Josef Schupp, James Bate, Martin Meraner, Nicolas Sangouard, B. P. Lanyon, Tracy E. Northup

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research LaboratoryArmy Research OfficeHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversität InnsbruckAustrian Science FundEuropean CommissionCanadian Institute for Advanced ResearchCommissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies AlternativesNational Science Foundation
Mots-clésQuantum entanglementQubitPhysicsBeam splitterPhotonW stateQuantum networkIonTrapped ion quantum computerAtomic physicsPhoton entanglementBell stateQuantum computerQuantum mechanicsPolarization (electrochemistry)Quantum teleportationQuantum channelQuantumLaserChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on an elementary quantum network of two atomic ions separated by 230 m. The ions are trapped in different buildings and connected with 520(2) m of optical fiber. At each network node, the electronic state of an ion is entangled with the polarization state of a single cavity photon; subsequent to interference of the photons at a beam splitter, photon detection heralds entanglement between the two ions. Fidelities of up to (88.0+2.2-4.7)% are achieved with respect to a maximally entangled Bell state, with a success probability of 4×10^{-5}. We analyze the routes to improve these metrics, paving the way for long-distance networks of entangled quantum processors.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations202
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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