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Enregistrement W4312116289 · doi:10.1103/physreva.106.062431

Quantumness and speedup limit of a qubit under transition-frequency modulation

2022· article· en· W4312116289 sur OpenAlexafffund
Amin Rajabalinia, Mahshid Khazaei Shadfar, Farzam Nosrati, Ali Mortezapour, Roberto Morandotti, Rosario Lo Franco

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentral Remedial ClinicEuropean CommissionUniversity of Guilan
Mots-clésQubitQuantum decoherencePhysicsQuantum mechanicsQuantumSpeedupCoherence (philosophical gambling strategy)Phase qubitComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The control and maintenance of the quantum properties of an open quantum system along its evolution are essential for both fundamental and technological aims. We assess the capability of a frequency-modulated qubit embedded in a leaky cavity to exhibit enhancement of its dynamical quantum features. The qubit transition frequency is sinusoidally modulated by an external driving field. We show that a properly optimized quantum witness effectively identifies quantum coherence protection due to frequency modulation, while a standard quantum witness fails. We also find an evolution speedup of the qubit through proper manipulation of the modulation parameters of the driving field. Importantly, by introducing a figure of merit ${\mathfrak{R}}_{\mathfrak{g}}$, we discover that the relation between quantum speed limit time and non-Markovianity depends on the system initial state, which generalizes previous connections between these two dynamical features. The frequency-modulated qubit model thus manifests insightful dynamical properties with potential utilization against decoherence.

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: Simulation ou modélisation · 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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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