論文の概要: Machine Learning-Assisted Manipulation and Readout of Molecular Spin Qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03410v2
• Date: Fri, 11 Nov 2022 23:34:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 04:37:43.918183
• Title: Machine Learning-Assisted Manipulation and Readout of Molecular Spin Qubits
• Title（参考訳）: 機械学習による分子スピンビットの操作と読み出し
• Authors: Claudio Bonizzoni, Mirco Tincani, Fabio Santanni and Marco Affronte
• Abstract要約: 本研究では、ニューラルネットワークを用いて、原型分子スピン量子ビットの操作と読み出しを支援する。 まず, エコー位置を認識するために, 4つの入力パルスを用いたStorage/Retrievalプロトコルの出力を分析するために, 人工ネットワークを成功させた。 次に,実験によって測定されたハーンエコーの位相の同定にニューラルネットワークを適用し,その位相を正確に検出し,操作中に追加される単一パルス位相シフトを認識することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning finds application in the quantum control and readout of qubits. In this work we apply Artificial Neural Networks to assist the manipulation and the readout of a prototypical molecular spin qubit - an Oxovanadium(IV) moiety - in two experiments designed to test the amplitude and the phase recognition, respectively. We first successfully use an artificial network to analyze the output of a Storage/Retrieval protocol with four input pulses to recognize the echo positions and, with further post selection on the results, to infer the initial input pulse sequence. We then apply an Artificial Neural Network to ascertain the phase of the experimentally measured Hahn echo, showing that it is possible to correctly detect its phase and to recognize additional single-pulse phase shifts added during manipulation.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は量子ビットの量子制御と読み出しに応用される。 本研究では、振幅と位相認識をテストするために設計された2つの実験において、分子スピン量子ビット(oxovanadium(iv) moiety)の操作と読み出しを支援するために人工ニューラルネットワークを適用した。 まず,まず人工ネットワークを用いて4つの入力パルスを用いたストア/検索プロトコルの出力を解析し,そのエコー位置を認識し,さらに結果の選択を行い,初期入力パルスシーケンスを推測する。 次に,実験により測定したハーンエコーの位相をニューラルネットワークで確認し,その位相を正しく検出し,操作中に追加した1パルス位相シフトを認識できることを示す。

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