論文の概要: Optimal purification of a spin ensemble by quantum-algorithmic feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04624v1
- Date: Mon, 8 Nov 2021 16:54:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 20:14:10.936274
- Title: Optimal purification of a spin ensemble by quantum-algorithmic feedback
- Title（参考訳）: 量子アルゴリズムフィードバックによるスピンアンサンブルの最適浄化
- Authors: Daniel M. Jackson, Urs Haeusler, Leon Zaporski, Jonathan H. Bodey,
Noah Shofer, Edmund Clarke, Maxime Hugues, Mete Atat\"ure, Claire Le Gall and
Dorian A. Gangloff
- Abstract要約: 本稿では,アンサンブルの集合状態を無限温度状態から単一量子の極限まで安定化させることができる量子フィードバックアルゴリズムを提案する。
半導体量子ドットの5万個の核にこれを実装し、核スピンのゆらぎが83倍から10スピンのマクロ状態に減少することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purifying a high-temperature ensemble of quantum particles towards a known
state is a key requirement to exploit quantum many-body effects. An alternative
to passive cooling, which brings a system to its ground state, is based on
feedback to stabilise the system actively around a target state. This
alternative, if realised, offers additional control capabilities for the design
of quantum states. Here we present a quantum feedback algorithm capable of
stabilising the collective state of an ensemble from an infinite-temperature
state to the limit of single quanta. We implement this on ~50,000 nuclei in a
semiconductor quantum dot, and show that the nuclear-spin fluctuations are
reduced 83-fold down to 10 spin macrostates. While our algorithm can purify a
single macrostate, system-specific inhomogeneities prevent reaching this limit.
Our feedback algorithm further engineers classically correlated ensemble states
via macrostate tuning, weighted bimodality, and latticed multistability,
constituting a pre-cursor towards quantum-correlated macrostates.
- Abstract（参考訳）: 量子粒子の高温アンサンブルを既知の状態に精製することは、量子多体効果を利用するための重要な要件である。
パッシブ冷却(パッシブ冷却)の代替手段は、システムの基底状態をもたらすもので、フィードバックに基づいて、ターゲット状態の周りでシステムを安定させる。
この代替案が実現すれば、量子状態の設計にさらなる制御機能を提供する。
ここでは、アンサンブルの集合状態を無限温度状態から単一量子の極限まで安定化させることができる量子フィードバックアルゴリズムを提案する。
半導体量子ドットの5万個の原子にこれを実装し、核スピンのゆらぎが83倍から10スピンのマクロ状態に減少することを示した。
我々のアルゴリズムは1つのマクロ状態を浄化できるが、システム固有の不均一性はこの限界に達するのを防ぐ。
フィードバックアルゴリズムはさらに,量子相関マクロ状態に対する事前カーソルを構成するマクロ状態チューニング,重み付け双モジュラリティ,格子多重性を通じて,古典的にアンサンブル状態を関連付けた。
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