論文の概要: Automated reconstruction of bound states in bilayer graphene quantum dots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00697v2
• Date: Thu, 22 Dec 2022 12:38:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 10:04:41.880167
• Title: Automated reconstruction of bound states in bilayer graphene quantum dots
• Title（参考訳）: 二層グラフェン量子ドットにおける境界状態の自動再構成
• Authors: Jozef Bucko, Frank Sch\"afer, Franti\v{s}ek Herman, Rebekka Garreis, Chuyao Tong, Annika Kurzmann, Thomas Ihn, Eliska Greplova
• Abstract要約: 本研究では,二層グラフェン量子ドットの状態を完全に特徴付けるために必要なモデルパラメータを抽出する効率的なアルゴリズムを開発した。 我々は、ハミルトン誘導ランダム探索法を導入し、シミュレーションデータと実験データの両方で量子状態の堅牢な同定を実証する。
• 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: Bilayer graphene is a nanomaterial that allows for well-defined, separated quantum states to be defined by electrostatic gating and, therefore, provides an attractive platform to construct tunable quantum dots. When a magnetic field perpendicular to the graphene layers is applied, the graphene valley degeneracy is lifted, and splitting of the energy levels of the dot is observed. Given the experimental ability to engineer this energy valley splitting, bilayer graphene quantum dots have a great potential for hosting robust qubits. Although bilayer graphene quantum dots have been recently realized in experiments, it is critically important to devise robust methods that can identify the observed quantum states from accessible measurement data. Here, we develop an efficient algorithm for extracting the model parameters needed to characterize the states of a bilayer graphene quantum dot completely. We introduce a Hamiltonian-guided random search method and demonstrate robust identification of quantum states on both simulated and experimental data.
• Abstract（参考訳）: 二層グラフェンは、よく定義された分離された量子状態が静電ゲーティングによって定義できるナノ材料であり、従って、チューニング可能な量子ドットを構築するための魅力的なプラットフォームを提供する。 グラフェン層に垂直な磁場を印加すると、グラフェン谷縮退が持ち上げられ、点のエネルギーレベルの分裂が観察される。 このエネルギー谷を分割する実験的な能力を考えると、二層グラフェン量子ドットは強固な量子ビットをホストする大きな可能性を秘めている。 最近、二層グラフェン量子ドットが実験で実現されているが、観測された量子状態を計測データから識別できるロバストな手法を考案することが重要である。 本稿では,二層グラフェン量子ドットの状態を完全に特徴づけるために必要なモデルパラメータを抽出する効率的なアルゴリズムを開発する。 シミュレーションデータと実験データの両方において,ハミルトニアン誘導ランダム探索法を導入し,量子状態のロバスト同定を示す。

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