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Enregistrement W4391449657 · doi:10.1038/s41534-024-00812-1

Quantum storage of 1650 modes of single photons at telecom wavelength

2024· article· en· W4391449657 sur OpenAlexaff
Shihai Wei, Bo Jing, Xueying Zhang, Jinyu Liao, Hao Li, Lixing You, Zhen Wang, You Wang, Guangwei Deng, Hai‐Zhi Song, Daniel Oblak, Guang‐Can Guo, Qiang Zhou

Notice bibliographique

Revuenpj Quantum Information · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum optics and atomic interactions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotonTelecommunicationsPhysicsQuantum opticsQuantum information scienceWavelengthQuantumQuantum networkComputer scienceQuantum computerOptoelectronicsOpticsQuantum mechanicsQuantum entanglement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To advance the full potential of quantum networks one should be able to distribute quantum resources over long distances at appreciable rates. As a consequence, all components in such networks need to have large multimode capacity to manipulate photonic quantum states. Towards this end, a photonic quantum memory with a large multimode capacity, especially one operating at telecom wavelength, remains an important challenge. Here we optimize the preparation of atomic frequency combs and demonstrate a spectro-temporally multiplexed quantum memory in a 10-m-long cryogenically cooled erbium doped silica fibre. Our multiplexing storage has five spectral channels - each 10 GHz wide with 5 GHz separation - with up to 330 temporal modes in each, thus resulting in a simultaneous storage of 1,650 modes of heralded single photons with a 1000-fold increasing in coincidence detection rate with respect to single mode storage. Our results could pave the way for high speed quantum networks compatible with the infrastructure of fibre optical communication.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations36
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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