Modeling Dielectric Loss in Superconducting Resonators: Evidence for Interacting Atomic Two-Level Systems at the Nb/Oxide Interface
Notice bibliographique
Résumé
While several experiments claim that two-level system (TLS) defects in amorphous surfaces and interfaces are responsible for energy relaxation in superconducting resonators and qubits, none can provide quantitative explanation of their data in terms of the conventional noninteracting TLS model. Here a model that interpolates between the interacting and noninteracting TLS loss tangent is proposed to perform numerical analysis of experimental data and extract information about TLS parameters and their distribution. As a proof of principle, the model is applied to TESLA cavities that contain only a single lossy material in their interior, the niobium-niobium oxide interface. The best fits show interacting TLSs with a sharp modulus of electric dipole moment for both thin ($5\phantom{\rule{0.2em}{0ex}}\mathrm{nm}$) and thick ($100\phantom{\rule{0.2em}{0ex}}\mathrm{nm}$) oxides, indicating that the TLSs are ``atomic'' instead of ``glassy.'' The proposed method can be applied to other devices with multiple material interfaces and substrates, with the goal of elucidating the nature of TLSs causing energy loss in resonators and qubits.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».