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Enregistrement W4390545838 · doi:10.1103/prxquantum.5.010301

Improved Single-Shot Qubit Readout Using Twin rf-SET Charge Correlations

2024· article· en· W4390545838 sur OpenAlexaff
Santiago Serrano, MengKe Feng, Wee Han Lim, Amanda E. Seedhouse, Tuomo Tanttu, Will Gilbert, Christopher C. Escott, N. V. Abrosimov, Hans-Joachim Pohl, M. L. W. Thewalt, Fay E. Hudson, André Saraiva, Andrew S. Dzurak, Arne Laucht

Notice bibliographique

RevuePRX Quantum · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeAustralian Research CouncilAustralian National Fabrication Facility
Mots-clésQubitPhysicsCharge (physics)Quantum computerQuantum dotReduction (mathematics)Charge sharingFidelityModulation (music)QuantumOptoelectronicsComputer scienceQuantum mechanicsVoltageTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-fidelity qubit readout is critical in order to obtain the thresholds needed to implement quantum error-correction protocols and achieve fault-tolerant quantum computing. Large-scale silicon qubit devices will have densely packed arrays of quantum dots with multiple charge sensors that are, on average, farther away from the quantum dots, entailing a reduction in readout fidelities. Here, we present a readout technique that enhances the readout fidelity in a linear SiMOS four-dot array by amplifying correlations between a pair of single-electron transistors, known as a twin SET. By recording and subsequently correlating the twin SET traces as we modulate the dot detuning across a charge transition, we demonstrate a reduction in the charge readout infidelity by over one order of magnitude compared to traditional readout methods. We also study the spin-to-charge conversion errors introduced by the modulation technique and conclude that faster modulation frequencies avoid relaxation-induced errors without introducing significant spin-flip errors, favoring the use of the technique at short integration times. This method not only allows for faster and higher-fidelity qubit measurements but it also enhances the signal corresponding to charge transitions that take place farther away from the sensors, enabling a way to circumvent the reduction in readout fidelities in large arrays of qubits. Published by the American Physical Society 2024

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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