Fugu-MT 論文翻訳(概要): Minimization of ion micromotion with artificial neural network

論文の概要: Minimization of ion micromotion with artificial neural network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02231v3
Date: Fri, 5 Mar 2021 08:22:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-09 08:20:10.287783
Title: Minimization of ion micromotion with artificial neural network
Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるイオンマイクロモーションの最小化
Authors: Yang Liu, Qi-feng Lao, Peng-fei Lu, Xin-xin Rao, Hao Wu, Teng Liu, Kun-xu Wang, Zhao Wang, Ming-shen Li, Feng Zhu, and Le Luo
Abstract要約: 線形ポールトラップにおける単一トラップイオンの微小移動を最小化することは、退屈で時間を要する作業である。ここでは、ニューラルネットワークに基づく系統的な機械学習が、電極の最適電圧設定を迅速かつ効率的に見つけることができることを示す。提案手法は, イオンマイクロモーションの高レベル制御を実現し, ポールトラップの他の構成にも拡張可能である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.729142722225598
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Minimizing the micromotion of the single trapped ion in a linear Paul trap is a tedious and time-consuming work,but is of great importance in cooling the ion into the motional ground state as well as maintaining long coherence time, which is crucial for quantum information processing and quantum computation. Here we demonstrate that systematic machine learning based on artificial neural networks can quickly and efficiently find optimal voltage settings for the electrodes using rf-photon correlation technique, consequently minimizing the micromotion to the minimum. Our approach achieves a very high level of control for the ion micromotion, and can be extended to other configurations of Paul trap.
Abstract（参考訳）: 線形ポールトラップにおける単一捕捉イオンのマイクロモーションの最小化は退屈で時間のかかる作業であるが、量子情報処理や量子計算に欠かせない長いコヒーレンス時間を維持するだけでなく、イオンを運動基底状態に冷却する上でも非常に重要である。本稿では, ニューラルネットワークに基づく機械学習が, rf-光子相関法を用いて電極の最適電圧設定を迅速かつ効率的に見つけ, マイクロモーションを最小化できることを実証する。我々のアプローチはイオンマイクロモーションの非常に高いレベルの制御を達成し、ポールトラップの他の構成にも拡張できる。

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