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Enregistrement W4361193577 · doi:10.3929/ethz-b-000675400

Bounds to electron spin qubit variability for scalable CMOS architectures

2023· preprint· en· W4361193577 sur OpenAlexaff
Jesús D. Cifuentes, Tuomo Tanttu, Will Gilbert, Jonathan Huang, Ensar Vahapoglu, Ross C. C. Leon, Santiago Serrano, Dennis Otter, Daniel Dunmore, Frédéric Schlattner, MengKe Feng, Kohei Itoh, N. V. Abrosimov, Hans-Joachim Pohl, M. L. W. Thewalt, Arne Laucht, Chih Hwan Yang, Christopher C. Escott, Wee Han Lim, Fay E. Hudson, Rajib Rahman, Andrew S. Dzurak, André Saraiva

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNational Cancer InstituteUniversity of New South WalesU.S. Air ForceAustralian National Fabrication FacilityAustralian GovernmentAir Force Office of Scientific ResearchNational Computational Infrastructure
Mots-clésQubitElectronQuantumSpinsSpin (aerodynamics)PhysicsQuantum computerCoherence (philosophical gambling strategy)Condensed matter physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spins of electrons in CMOS quantum dots combine exquisite quantum properties and scalable fabrication. In the age of quantum technology, however, the metrics that crowned Si/SiO2 as the microelectronics standard need to be reassessed with respect to their impact upon qubit performance. We chart the spin qubit variability due to the unavoidable atomic-scale roughness of the Si/SiO$_2$ interface, compiling experiments in 12 devices, and developing theoretical tools to analyse these results. Atomistic tight binding and path integral Monte Carlo methods are adapted for describing fluctuations in devices with millions of atoms by directly analysing their wavefunctions and electron paths instead of their energy spectra. We correlate the effect of roughness with the variability in qubit position, deformation, valley splitting, valley phase, spin-orbit coupling and exchange coupling. These variabilities are found to be bounded and lie within the tolerances for scalable architectures for quantum computing as long as robust control methods are incorporated.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,145 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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