Identificando o bloqueio de Pauli Spin usando aprendizado profundo

Republicado por Platão

seguidores: 0

Jonas Schuff¹, Dominic T. Lennon¹, Simon Geyer², David L. Craig¹, Federico Fedele¹, Florian Vigneau¹, Leon C. Camenzind², Andreas V. Kuhlmann², G. Andrew D. Briggs¹, Dominik M. Zumbühl², Dino Sejdinovic³ e Natália Ares⁴

¹Departamento de Materiais, Universidade de Oxford, Oxford OX1 3PH, Reino Unido
²Departamento de Física, Universidade de Basileia, 4056 Basileia, Suíça
³Escola de Ciências da Computação e Matemática e AIML, Universidade de Adelaide, SA 5005, Austrália
⁴Departamento de Ciências da Engenharia, Universidade de Oxford, Oxford OX1 3PJ, Reino Unido

Acha este artigo interessante ou deseja discutir? Scite ou deixe um comentário no SciRate.

Sumário

O bloqueio de spin de Pauli (PSB) pode ser empregado como um ótimo recurso para inicialização e leitura de spin qubit mesmo em temperaturas elevadas, mas pode ser difícil de identificar. Apresentamos um algoritmo de aprendizado de máquina capaz de identificar automaticamente PSB usando medições de transporte de carga. A escassez de dados PSB é contornada treinando o algoritmo com dados simulados e usando validação entre dispositivos. Demonstramos nossa abordagem em um dispositivo transistor de efeito de campo de silício e relatamos uma precisão de 96% em diferentes dispositivos de teste, evidenciando que a abordagem é robusta à variabilidade do dispositivo. Espera-se que nosso algoritmo, uma etapa essencial para realizar o ajuste totalmente automático de qubits, seja utilizável em todos os tipos de dispositivos de pontos quânticos.

Identificando o bloqueio de spin de Pauli usando aprendizado profundo PlatoBlockchain Data Intelligence. Pesquisa vertical. Ai.

Imagem em destaque: Ilustração de um detector de bloqueio de spin Pauli

Resumo popular

Desenvolvemos um algoritmo de aprendizado de máquina para detectar automaticamente um efeito indescritível relacionado à operação de dispositivos que atualmente aparecem entre as arquiteturas candidatas preferidas para tecnologias quânticas, os qubits semicondutores. Este é um passo importante em direção à computação quântica escalável com circuitos semicondutores. O efeito, bloqueio de spin Pauli (PSB), pode ser usado para iniciar e ler qubits, um requisito fundamental da computação quântica. No entanto, a detecção de PSB é um desafio devido à sua raridade e sensibilidade a variações de materiais e defeitos de fabricação. Para superar isso, usamos um simulador inspirado na física e um método chamado validação entre dispositivos, treinando o algoritmo em dados de um dispositivo e testando-o em outro. Demonstrado em um dispositivo transistor de efeito de campo de silício, o algoritmo alcançou 96% de precisão na identificação de PSB em diferentes dispositivos de teste. Curiosamente, o estudo descobriu que os dados simulados são mais importantes para o treinamento do algoritmo do que os dados do mundo real, principalmente devido à disponibilidade limitada de dados experimentais abrangentes. Esta pesquisa acelera a realização de computadores quânticos práticos e escaláveis.

► dados BibTeX

@article{Schuff2023identifyingpauli, doi = {10.22331/q-2023-08-08-1077}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-08-08-1077}, title = {Identificando { P}auli spin blockade usando aprendizagem profunda}, autor = {Schuff, Jonas e Lennon, Dominic T. e Geyer, Simon e Craig, David L. e Fedele, Federico e Vigneau, Florian e Camenzind, Leon C. e Kuhlmann, Andreas V. e Briggs, G. Andrew D. e Zumb{“{u}}hl, Dominik M. e Sejdinovic, Dino e Ares, Natalia}, diário = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, editor = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {7}, páginas = {1077}, mês = agosto, ano = {2023} }

► Referências

[1] Daniel Loss e David P DiVincenzo. Computação quântica com pontos quânticos. Physical Review A, 57 (1): 120, 1998. 10.1103/PhysRevA.57.120.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.57.120

[2] LMK Vandersypen, H Bluhm, JS Clarke, AS Dzurak, R Ishihara, A Morello, DJ Reilly, LR Schreiber e M Veldhorst. Interface de qubits de spin em pontos quânticos e doadores – quentes, densos e coerentes. npj Informação Quântica, 3 (1): 1–10, 2017. 10.1038/s41534-017-0038-y.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-017-0038-y

[3] Toivo Hensgens, Takafumi Fujita, Laurens Janssen, Xiao Li, CJ Van Diepen, Christian Reichl, Werner Wegscheider, S Das Sarma e Lieven MK Vandersypen. Simulação quântica de um modelo Fermi-Hubbard usando um array de pontos quânticos semicondutores. Natureza, 548 (7665): 70–73, 2017. 10.1038/nature23022.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature23022

[4] Menno Veldhorst, CH Yang, JCC Hwang, W Huang, JP Dehollain, JT Muhonen, S Simmons, A Laucht, FE Hudson, Kohei M Itoh, et al. Uma porta lógica de dois qubits em silício. Natureza, 526 (7573): 410–414, 2015. 10.1038/nature15263.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature15263

[5] Pascal Cerfontaine, Tim Botzem, Julian Ritzmann, Simon Sebastian Humpohl, Arne Ludwig, Dieter Schuh, Dominique Bougeard, Andreas D Wieck e Hendrik Bluhm. Controle de circuito fechado de um qubit de spin singleto-tripleto baseado em GaAs com fidelidade de porta de 99.5% e baixo vazamento. Nature Communications, 11 (1): 1–6, 2020. 10.1038/s41467-020-17865-3.
https://doi.org/10.1038/s41467-020-17865-3

[6] Akito Noiri, Kenta Takeda, Takashi Nakajima, Takashi Kobayashi, Amir Sammak, Giordano Scappucci e Seigo Tarucha. Porta quântica universal rápida acima do limite de tolerância a falhas no silício. Natureza, 601 (7893): 338–342, 2022. 10.1038/s41586-021-04182-y.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41586-021-04182-y

[7] Stephan GJ Philips, Mateusz T Mądzik, Sergey V Amitonov, Sander L de Snoo, Maximilian Russ, Nima Kalhor, Christian Volk, William IL Lawrie, Delphine Brousse, Larysa Tryputen, e outros. Controle universal de um processador quântico de seis qubits em silício. Natureza, 609 (7929): 919–924, 2022. 10.1038/s41586-022-05117-x.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41586-022-05117-x

[8] Federico Fedele, Anasua Chatterjee, Saeed Fallahi, Geoffrey C Gardner, Michael J Manfra e Ferdinand Kuemmeth. Operações simultâneas em uma matriz bidimensional de qubits singleto-tripleto. PRX Quantum, 2 (4): 040306, 2021. 10.1103/PRXQuantum.2.040306.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040306

[9] Luca Petit, HGJ Eenink, M Russ, WIL Lawrie, NW Hendrickx, SGJ Philips, JS Clarke, LMK Vandersypen e M Veldhorst. Lógica quântica universal em qubits de silício quente. Natureza, 580 (7803): 355–359, 2020. 10.1038/s41586-020-2170-7.
https://doi.org/10.1038/s41586-020-2170-7

[10] Chih Heng Yang, RCC Leon, JCC Hwang, Andre Saraiva, Tuomo Tanttu, Wister Huang, J Camirand Lemyre, Kok Wai Chan, KY Tan, Fay E Hudson, et al. Operação de uma célula unitária de processador quântico de silício acima de um Kelvin. Natureza, 580 (7803): 350–354, 2020. 10.1038/s41586-020-2171-6.
https://doi.org/10.1038/s41586-020-2171-6

[11] Leon C Camenzind, Simon Geyer, Andreas Fuhrer, Richard J Warburton, Dominik M Zumbühl e Andreas V Kuhlmann. Um qubit de spin buraco em um transistor de efeito de campo de aleta acima de 4 Kelvin. Nature Electronics, 5 (3): 178–183, 2022. 10.1038/s41928-022-00722-0.
https://doi.org/10.1038/s41928-022-00722-0

[12] Ronald Hanson, Leo P Kouwenhoven, Jason R Petta, Seigo Tarucha e Lieven MK Vandersypen. Gira em pontos quânticos de poucos elétrons. Reviews of Modern Physics, 79 (4): 1217, 2007. 10.1103/RevModPhys.79.1217.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.79.1217

[13] Luca Petit, Maximilian Russ, Gertjan HGJ Eenink, William IL Lawrie, James S Clarke, Lieven MK Vandersypen e Menno Veldhorst. Projeto e integração de rotações de um qubit e portas de dois qubit em silício acima de um Kelvin. Materiais de Comunicação, 3 (1): 82, 2022. 10.1038/s43246-022-00304-9.
https://doi.org/10.1038/s43246-022-00304-9

[14] J Darulová, SJ Pauka, N Wiebe, KW Chan, GC Gardener, MJ Manfra, MC Cassidy e Matthias Troyer. Ajuste autônomo e detecção de estado de carga de pontos quânticos definidos por porta. Revisão Física Aplicada, 13 (5): 054005, 2020. 10.1103/PhysRevApplied.13.054005.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.13.054005

[15] H Moon, DT Lennon, J Kirkpatrick, NM van Esbroeck, LC Camenzind, Liuqi Yu, F Vigneau, DM Zumbühl, G Andrew D Briggs, MA Osborne, et al. O aprendizado de máquina permite o ajuste totalmente automático de um dispositivo quântico mais rápido do que os especialistas humanos. Nature Communications, 11 (1): 1–10, 2020. 10.1038/s41467-020-17835-9.
https://doi.org/10.1038/s41467-020-17835-9

[16] Brandon Severin, Dominic T Lennon, Leon C Camenzind, Florian Vigneau, F Fedele, D Jirovec, A Ballabio, D Chrastina, G Isella, M de Kruijf, et al. Ajuste de arquitetura cruzada de dispositivos quânticos baseados em silício e SiGe usando aprendizado de máquina. Pré-impressão do arXiv arXiv:2107.12975, 2021. 10.48550/arXiv.2107.12975.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2107.12975
arXiv: 2107.12975

[17] Timothy A Baart, Pieter T Eendebak, Christian Reichl, Werner Wegscheider e Lieven MK Vandersypen. Ajuste automatizado por computador de pontos quânticos duplos semicondutores no regime de elétron único. Cartas de Física Aplicada, 108 (21): 213104, 2016. 10.1063/1.4952624.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.4952624

[18] Sandesh S Kalantre, Justyna P Zwolak, Stephen Ragole, Xingyao Wu, Neil M Zimmerman, Michael D Stewart e Jacob M Taylor. Técnicas de aprendizado de máquina para reconhecimento de estado e autoajuste em pontos quânticos. npj Informação Quântica, 5 (1): 1–10, 2019. 10.1038/s41534-018-0118-7.
https://doi.org/10.1038/s41534-018-0118-7

[19] Justyna P Zwolak, Thomas McJunkin, Sandesh S Kalantre, JP Dodson, ER MacQuarrie, DE Savage, MG Lagally, SN Coppersmith, Mark A Eriksson e Jacob M Taylor. Autoajuste de dispositivos de ponto duplo in situ com aprendizado de máquina. Revisão Física Aplicada, 13 (3): 034075, 2020. 10.1103/PhysRevApplied.13.034075.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.13.034075

[20] V Nguyen, SB Orbell, Dominic T Lennon, Hyungil Moon, Florian Vigneau, Leon C Camenzind, Liuqi Yu, Dominik M Zumbühl, G Andrew D Briggs, Michael A Osborne, et al. Aprendizado de reforço profundo para medição eficiente de dispositivos quânticos. npj Informação Quântica, 7 (1): 1–9, 2021. 10.1038/s41534-021-00434-x.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-021-00434-x

[21] Justyna P Zwolak, Thomas McJunkin, Sandesh S Kalantre, Samuel F Neyens, ER MacQuarrie, Mark A Eriksson e Jacob M Taylor. Estrutura baseada em raios para identificação de estado em dispositivos de pontos quânticos. PRX Quantum, 2 (2): 020335, 2021. 10.1103/PRXQuantum.2.020335.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.020335

[22] NM van Esbroeck, DT Lennon, H Moon, V Nguyen, F Vigneau, LC Camenzind, L Yu, DM Zumbühl, GAD Briggs, Dino Sejdinovic, et al. Ajuste fino de dispositivos quânticos usando aprendizagem de incorporação não supervisionada. New Journal of Physics, 22 (9): 095003, 2020. 10.1088/1367-2630/abb64c.
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/abb64c

[23] Julian D Teske, Simon Sebastian Humpohl, René Otten, Patrick Bethke, Pascal Cerfontaine, Jonas Dedden, Arne Ludwig, Andreas D Wieck e Hendrik Bluhm. Uma abordagem de aprendizado de máquina para ajuste fino automatizado de qubits de spin semicondutores. Cartas de Física Aplicada, 114 (13): 133102, 2019. 10.1063/1.5088412.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.5088412

[24] CJ Van Diepen, Pieter T Eendebak, Bruno T Buijtendorp, Uditendu Mukhopadhyay, Takafumi Fujita, Christian Reichl, Werner Wegscheider e Lieven MK Vandersypen. Ajuste automatizado de acoplamento de túnel entre pontos em pontos quânticos duplos. Cartas de Física Aplicada, 113 (3): 033101, 2018. 10.1063/1.5031034.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.5031034

[25] Tim Botzem, Michael D Shulman, Sandra Foletti, Shannon P Harvey, Oliver E Dial, Patrick Bethke, Pascal Cerfontaine, Robert PG McNeil, Diana Mahalu, Vladimir Umansky, e outros. Métodos de ajuste para qubits de spin semicondutores. Revisão Física Aplicada, 10 (5): 054026, 2018. 10.1103/PhysRevApplied.10.054026.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.10.054026

[26] David L Craig, Hyungil Moon, Federico Fedele, Dominic T Lennon, Barnaby van Straaten, Florian Vigneau, Leon C Camenzind, Dominik M Zumbühl, G Andrew D Briggs, Michael A Osborne, Dino Seijdinovic e Natalia Ares. Preenchendo a lacuna da realidade em dispositivos quânticos com aprendizado de máquina com reconhecimento de física. Pré-impressão arXiv arXiv:2111.11285, 2021. 10.48550/arXiv.2111.11285.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2111.11285
arXiv: 2111.11285

[27] Stefanie Czischek, Victor Yon, Marc-Antoine Genest, Marc-Antoine Roux, Sophie Rochette, Julien Camirand Lemyre, Mathieu Moras, Michel Pioro-Ladrière, Dominique Drouin, Yann Beilliard, e outros. Miniaturização de redes neurais para ajuste automático do estado de carga em pontos quânticos. Aprendizado de Máquina: Ciência e Tecnologia, 3 (1): 015001, 2021. 10.1088/2632-2153/ac34db.
https:///doi.org/10.1088/2632-2153/ac34db

[28] Renato Durrer, Benedikt Kratochwil, Jonne V Koski, Andreas J Landig, Christian Reichl, Werner Wegscheider, Thomas Ihn e Eliska Greplova. Ajuste automatizado de pontos quânticos duplos em estados de carga específicos usando redes neurais. Revisão Física Aplicada, 13 (5): 054019, 2020. 10.1103/PhysRevApplied.13.054019.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.13.054019

[29] Maxime Lapointe-Major, Olivier Germain, J Camirand Lemyre, Dany Lachance-Quirion, Sophie Rochette, F Camirand Lemyre e Michel Pioro-Ladrière. Algoritmo para ajuste automatizado de um ponto quântico no regime de elétron único. Revisão Física B, 102 (8): 085301, 2020. 10.1103/PhysRevB.102.085301.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.102.085301

[30] Yuta Matsumoto, Takafumi Fujita, Arne Ludwig, Andreas D Wieck, Kazunori Komatani e Akira Oiwa. Classificação robusta de ruído de leituras de spin de elétrons de disparo único usando uma rede neural profunda. npj Informação Quântica, 7 (1): 1–7, 2021. 10.1038/s41534-021-00470-7.
https://doi.org/10.1038/s41534-021-00470-7

[31] Jana Darulová, Matthias Troyer e Maja C Cassidy. Avaliação de dados de treinamento sintéticos e experimentais em aprendizado de máquina supervisionado aplicado à detecção de estado de carga de pontos quânticos. Aprendizado de Máquina: Ciência e Tecnologia, 2021. 10.1088/2632-2153/ac104c.
https:///doi.org/10.1088/2632-2153/ac104c

[32] Simon Geyer, Leon C Camenzind, Lukas Czornomaz, Veeresh Deshpande, Andreas Fuhrer, Richard J Warburton, Dominik M Zumbühl e Andreas V Kuhlmann. Portas autoalinhadas para computação quântica de silício escalável. Cartas de Física Aplicada, 118 (10): 104004, 2021. 10.1063/5.0036520.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 5.0036520

[33] Franck HL Koppens, Joshua A Folk, Jeroen M Elzerman, Ronald Hanson, LH Willems Van Beveren, Ivo T Vink, Hans-Peter Tranitz, Werner Wegscheider, Leo P Kouwenhoven e Lieven MK Vandersypen. Controle e detecção de mistura singleto-tripleto em um campo nuclear aleatório. Ciência, 309 (5739): 1346–1350, 2005. 10.1126/science.1113719.
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.1113719

[34] Matthias Brauns, Joost Ridderbos, Ang Li, Erik PAM Bakkers, Wilfred G Van Der Wiel e Floris A Zwanenburg. Bloqueio anisotrópico de spin de pauli em pontos quânticos de buraco. Revisão Física B, 94 (4): 041411, 2016. 10.1103/PhysRevB.94.041411.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.94.041411

[35] J Danon e Yu V Nazarov. Bloqueio de spin de Pauli na presença de forte acoplamento spin-órbita. Revisão Física B, 80 (4): 041301, 2009. 10.1103/PhysRevB.80.041301.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.80.041301

[36] S Nadj-Perge, SM Frolov, JWW Van Tilburg, J Danon, Yu V Nazarov, R Algra, EPAM Bakkers e LP Kouwenhoven. Desembaraçando os efeitos das interações spin-órbita e hiperfinas no bloqueio de spin. Revisão Física B, 81 (20): 201305, 2010. 10.1103/PhysRevB.81.201305.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.81.201305

[37] Ruoyu Li, Fay E Hudson, Andrew S Dzurak e Alexander R Hamilton. Bloqueio de spin de Pauli de buracos pesados em um ponto quântico duplo de silício. Nano Letters, 15 (11): 7314–7318, 2015. 10.1021/acs.nanolett.5b02561.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.nanolett.5b02561

[38] FNM Froning, MJ Rančić, B Hetényi, S Bosco, MK Rehmann, Ang Li, Erik PAM Bakkers, Floris Arnoud Zwanenburg, Daniel Loss, DM Zumbühl, et al. Forte interação spin-órbita e renormalização do fator g de spins de buraco em pontos quânticos de nanofios de Ge/Si. Physical Review Research, 3 (1): 013081, 2021. 10.1103/PhysRevResearch.3.013081.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.013081

[39] TH Stoof e Yu V Nazarov. Tunelamento ressonante dependente do tempo através de dois estados discretos. Physical Review B, 53 (3): 1050, 1996. 10.1103/PhysRevB.53.1050.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.53.1050

[40] Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren e Jian Sun. Aprendizado residual profundo para reconhecimento de imagens. Em Anais da conferência IEEE sobre visão computacional e reconhecimento de padrões, páginas 770–778, 2016. 10.1109/CVPR.2016.90.
https: / / doi.org/ 10.1109 / CVPR.2016.90

[41] Mantenedores e contribuidores do TorchVision. Torchvision: biblioteca de visão computacional do Pytorch. https:///github.com/pytorch/vision, 2016.
https:///github.com/pytorch/vision

[42] Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio e Patrick Haffner. Aprendizagem baseada em gradiente aplicada ao reconhecimento de documentos. Anais do IEEE, 86 (11): 2278–2324, 1998. 10.1109/5.726791.
https: / / doi.org/ 10.1109 / 5.726791

[43] Diederik P Kingma e Jimmy Ba. Adam: Um método para otimização estocástica. Pré-impressão do arXiv arXiv:1412.6980, 2014. 10.48550/arXiv.1412.6980.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1412.6980
arXiv: 1412.6980

[44] Adam Paszke, Sam Gross, Francisco Massa, Adam Lerer, James Bradbury, Gregory Chanan, Trevor Killeen, Zeming Lin, Natalia Gimelshein, Luca Antiga, Alban Desmaison, Andreas Kopf, Edward Yang, Zachary DeVito, Martin Raison, Alykhan Tejani, Sasank Chilamkurthy , Benoit Steiner, Lu Fang, Junjie Bai e Soumith Chintala. PyTorch: uma biblioteca de aprendizado profundo de alto desempenho e estilo imperativo. Em H. Wallach, H. Larochelle, A. Beygelzimer, F. d'Alché-Buc, E. Fox e R. Garnett, editores, Advances in Neural Information Processing Systems 32, páginas 8024–8035. Curran Associates, Inc., 2019. 10.48550/arXiv.1912.01703.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1912.01703

Citado por

[1] Ludmila Szulakowska e Jun Dai, “Autoajuste bayesiano de simuladores quânticos do modelo Hubbard”, arXiv: 2210.03077, (2022).

As citações acima são de SAO / NASA ADS (última atualização com êxito 2023-08-08 14:42:46). A lista pode estar incompleta, pois nem todos os editores fornecem dados de citação adequados e completos.

Não foi possível buscar Dados citados por referência cruzada durante a última tentativa 2023-08-08 14:42:44: Não foi possível buscar os dados citados por 10.22331 / q-2023-08-08-1077 do Crossref. Isso é normal se o DOI foi registrado recentemente.

Este artigo é publicado na Quantum sob o Atribuição 4.0 do Creative Commons Internacional (CC BY 4.0) licença. Os direitos autorais permanecem com os detentores originais, como os autores ou suas instituições.

Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
PlatãoESG. Automotivo / EVs, Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
BlockOffsets. Modernizando a Propriedade de Compensação Ambiental. Acesse aqui.
Fonte: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-08-08-1077/

Carimbo de hora: 8 de agosto de 2023

Carimbo de hora: 10 de janeiro de 2024

Republicado por Platão

Projeto de experimentos ópticos quânticos com inteligência artificial lógica

Reqomp: Descomputação com restrição de espaço para circuitos quânticos

Monte Carlo Variacional dependente do tempo e imparcial por evolução quântica projetada

Sobre coeficientes de contração, ordens parciais e aproximação de capacidades para canais quânticos

Geração de emaranhamento de fótons de átomos altamente recuperáveis com uma vida útil de milissegundos por meio de uma cavidade espacialmente multiplexada

Experimentos de estabilidade: o duplo esquecido dos experimentos de memória

Precisão aprimorada para simulações de trotador usando interpolação Chebyshev

Emaranhamento gravitacional aprimorado por meio de optomecânica modulada

A chave quântica é definida exclusivamente por sua ação em operações unitárias

Sobre Nós

Pesquisa vertical e IA

Plataforma

Fique Ligado

Conta