論文の概要: Noise-specific beats in the higher-level Ramsey curves of a transmon qubit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06531v1
• Date: Sat, 12 Nov 2022 00:48:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 17:53:35.921281
• Title: Noise-specific beats in the higher-level Ramsey curves of a transmon qubit
• Title（参考訳）: トランモン量子ビットの高次ラムゼー曲線における雑音特異的ビート
• Authors: L.A. Martinez, Z. Peng, D. Appel\"o, D.M. Tennant, N. Anders Petersson, J. L DuBois, Y. J. Rosen
• Abstract要約: 超伝導トランスモンデバイスでは、時間に関連のある1/f$の電荷ノイズと準粒子誘起パリティフリップは、全体的な劣化時間の過小評価を与える。 電荷の変動は、いくつかのラムゼー縁曲線のオーバーレイで観測されたビーティングパターンとして表される。 T*$ dephasing 時間を求め、より正確に全 dephasing 時間を表す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the higher levels of superconducting transmon devices, and more generally charge sensitive devices, $T_2^*$ measurements made in the presence of low-frequency time-correlated $1/f$ charge noise and quasiparticle-induced parity flips can give an underestimation of the total dephasing time. The charge variations manifest as beating patterns observed in the overlay of several Ramsey fringe curves, and are reproduced with a phenomenological Ramsey curve model which accounts for the charge variations. $T_2^*$ dephasing times which more accurately represent the total dephasing time are obtained. The phenomenological model is compared with a Lindblad master equation model. Both models are found to be in agreement with one another and the experimental data. Finally, the phenomenological formulation enables a simple method in which the power spectral density (PSD) for the low-frequency noise can be inferred from the overlay of several Ramsey curves.
• Abstract（参考訳）: 超伝導トランスモンデバイスやより一般的な帯電感度の高いデバイスでは、低周波時間相関の1/f$電荷ノイズと準粒子誘起パリティフリップの存在下での$t_2^*$の測定は、全体のデファスメント時間を過小評価することができる。 電荷の変動は、いくつかのラムジー縞曲線の重ね合わせで観察されるビーティングパターンとして現れ、電荷の変動を説明する現象論的ラムジー曲線モデルで再現される。 T_2^*$dephasing時間を求め、より正確に全dephasing時間を表す。 現象論的モデルはリンドブラッドマスター方程式モデルと比較される。 どちらのモデルも互いに一致しており、実験データも一致している。 最後に、現象論的定式化により、低周波ノイズに対するパワースペクトル密度(psd)を、複数のラムゼー曲線の重ね合わせから推測できる簡単な方法を可能にする。

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