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Enregistrement W4308022378 · doi:10.1103/physreva.106.053702

Subradiant states for two imperfect quantum emitters coupled by a nanophotonic waveguide

2022· article· en· W4308022378 sur OpenAlexfundno aff
Xiao‐Liu Chu, Vasiliki Angelopoulou, Peter Lodahl, Nir Rotenberg

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeCanada Foundation for InnovationDanmarks Grundforskningsfond
Mots-clésDephasingQuantum decoherencePhysicsNanophotonicsPhotonQuantumWaveguidePhotonicsRealization (probability)OptoelectronicsPopulationQuantum opticsQuantum computerQuantum technologyQuantum mechanicsOpen quantum system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coherent interactions between quantum emitters in tailored photonic structures is a fundamental building block for future quantum technologies, but remains challenging to observe in complex solid-state environments, where the role of decoherence must be considered. Here, we investigate the optical interaction between two quantum emitters mediated by one-dimensional waveguides in a realistic solid-state environment, focusing on the creation, population, and detection of a subradiant state, in the presence of dephasing. We show that as dephasing increases, the signatures of subradiance quickly vanish in intensity measurements, yet remain pronounced in photon correlation measurements, particularly when the two emitters are pumped separately so as to populate the subradiant state efficiently. The applied Green's tensor approach is used to model a photonic crystal waveguide, including the dependence on the spatial position of the integrated emitter. The work lays out a route to the experimental realization of subradiant states in nanophotonic waveguides containing solid-state emitters.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,308
Écart entre enseignants0,299 · 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'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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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