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Enregistrement W4380877185 · doi:10.1063/5.0149478

Fast transition-edge sensors suitable for photonic quantum computing

2023· article· en· W4380877185 sur OpenAlexaff
Ruslan Hummatov, Adriana E. Lita, Tannaz Farrahi, Negar Otrooshi, S. E. Fayer, Matthew J. Collins, Malcolm Durkin, D. A. Bennett, Joel N. Ullom, Richard P. Mirin, Sae Woo Nam

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensXanadu Quantum Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and Technology
Mots-clésDetectorPhotonicsOptoelectronicsQubitTungstenPhotonPhysicsTransition edge sensorBiasingBandwidth (computing)OpticsSiliconQuantumMaterials scienceComputer scienceVoltageQuantum mechanicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photon-number resolving transition-edge sensors (TESs) with near unity system detection efficiency enable novel approaches to quantum computing, for example, heralding robust Gottesman–Kitaev–Preskill qubit states. Increasing the speed of the detectors increases the rate at which these states can be heralded. In addition, depending on the details of the scheme, faster detectors can reduce the complexities of the hardware implementation. In previous work, we demonstrated that adding a small amount of gold between the tungsten film and silicon substrate can increase thermal conductance and reduce detector recovery time. In that study, the readout electronics imposed limitations on stable biasing conditions of the TES detector, and the TES could only be biased at higher than ideal values. In this report, we demonstrate the operation of the TES illuminated by a heavily attenuated pulsed laser running at 1 MHz repetition rate and examine the limits to adding gold to speed up device recovery times using a higher bandwidth readout system. The best performance was achieved by combining a 15×15μm2 tungsten TES with 5μm3 of gold, which resulted in a recovery time faster than 250 ns, with an energy resolution of 0.25 eV full-width at half maximum at 0.8 eV photon energy.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,444

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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