論文の概要: All rf-based tuning algorithm for quantum devices using machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04504v1
- Date: Tue, 8 Nov 2022 19:04:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 23:05:56.333795
- Title: All rf-based tuning algorithm for quantum devices using machine learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いた全rfベースの量子デバイスチューニングアルゴリズム
- Authors: Barnaby van Straaten, Federico Fedele, Florian Vigneau, Joseph Hickie,
Daniel Jirovec, Andrea Ballabio, Daniel Chrastina, Giovanni Isella, Georgios
Katsaros, Natalia Ares
- Abstract要約: 高周波測定は、将来の大規模固体量子プロセッサにおけるディヴィンチェンツォの読み出し基準を満たす可能性がある。
ラジオ周波数反射法のみを用いて2つの量子ドットを自動チューニングするアルゴリズムを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Radio-frequency measurements could satisfy DiVincenzo's readout criterion in
future large-scale solid-state quantum processors, as they allow for high
bandwidths and frequency multiplexing. However, the scalability potential of
this readout technique can only be leveraged if quantum device tuning is
performed using exclusively radio-frequency measurements i.e. without resorting
to current measurements. We demonstrate an algorithm that automatically tunes
double quantum dots using only radio-frequency reflectometry. Exploiting the
high bandwidth of radio-frequency measurements, the tuning was completed within
a few minutes without prior knowledge about the device architecture. Our
results show that it is possible to eliminate the need for transport
measurements for quantum dot tuning, paving the way for more scalable device
architectures.
- Abstract（参考訳）: 高周波測定は、将来の大規模固体量子プロセッサにおけるディビンチェンツォの読み出し基準を満たし、高い帯域幅と周波数多重化を可能にする。
しかし、この読み出し手法のスケーラビリティのポテンシャルは、量子デバイスチューニングが周波数測定のみを用いて行われる場合、すなわち現在の測定に頼らずにしか利用できない。
ラジオ周波数反射法のみを用いて2つの量子ドットを自動チューニングするアルゴリズムを実証する。
高周波測定の高帯域幅を突破し、デバイスアーキテクチャに関する事前知識なしで数分以内にチューニングが完了した。
その結果,量子ドットチューニングのためのトランスポート計測は不要となり,よりスケーラブルなデバイスアーキテクチャへの道を拓くことができた。
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