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Enregistrement W4390500609 · doi:10.1103/physreva.109.012601

Controlling the qubit-qubit coupling in the superconducting circuit with double-resonator couplers

2024· article· en· W4390500609 sur OpenAlexaff
Hui Wang, Yan-Jun Zhao, Hui-Chen Sun, Xun‐Wei Xu, Yong Li, Yarui Zheng, Qiang Liu, Rengang Li

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesBeijing Municipal Natural Science FoundationNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNatural Science Foundation of Hunan ProvinceNatural Science Foundation of Hainan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésQubitPhysicsResonatorCoupling (piping)Phase qubitQuantum mechanicsSuperconductivityResonance (particle physics)Flux qubitOptoelectronicsQuantumTopology (electrical circuits)Electrical engineeringMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a theoretical scheme of using two fixed-frequency resonator couplers to tune the interaction between two Xmon qubits. The indirect interaction between two qubits induced by two resonators can cancel each other, so direct qubit-qubit coupling is not essential for the switching off. So, we can suppress the static ZZ coupling with the weak direct qubit-qubit coupling and even eliminate the static ZZ coupling through the destructive interferences of the double-path couplers. The cross-Kerr resonance can induce additional poles for the static ZZ coupling which should be kept away during the two-qubit gates. The double-resonator couplers scheme could unfreeze some restrictions during the design of superconducting quantum chips and mitigate the static ZZ coupling, which might supply a promising platform for future superconducting quantum chips.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,309 · 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'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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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