論文の概要: Density Matrix Reconstruction with Spin-polarized Current
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10821v1
- Date: Tue, 26 Jan 2021 14:45:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-13 22:18:04.124208
- Title: Density Matrix Reconstruction with Spin-polarized Current
- Title(参考訳): スピン分極電流を用いた密度行列の再構成
- Authors: Fabricio M. Souza
- Abstract要約: スピン偏極トンネル電流により電子量子ビットの密度行列を再構成する実行可能な実験シナリオをシミュレートする。
本システムは,強磁性鉛に結合した単一レベル量子ドットで構成されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We simulate a feasible experimental scenario that reconstruct the density
matrix of an electronic qubit via spin-polarized tunneling currents. Our system
is composed of a single level quantum dot, attached to ferromagnetic leads. By
properly rotating the leads magnetizations we can select the spin component to
be detected. Counting the number of tunneling events taken in four different
magnetic alignments we find the Stokes parameters, that are used as a train
data set into a supervised machine learning algorithm. The predicted model
allows the complete knowledge of the open system density matrix, including both
probability amplitudes and relative phases.
- Abstract(参考訳): スピン偏極トンネル電流を介して電子キュービットの密度行列を再構成する実験シナリオをシミュレートする。
本システムは,強磁性鉛に結合した単一レベル量子ドットからなる。
リード磁化を適切に回転させることで、検出されるスピン成分を選択できる。
4つの異なる磁気アライメントで取られたトンネルイベントの数を数えると、教師付き機械学習アルゴリズムにセットされた列車データとして使用されるストークスパラメータが見つかる。
予測モデルは、確率振幅と相対位相の両方を含む開系密度行列の完全な知識を可能にする。
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