論文の概要: An almost deterministic cooling by measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01888v2
• Date: Thu, 7 Dec 2023 03:32:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 19:09:27.663011
• Title: An almost deterministic cooling by measurements
• Title（参考訳）: 測定によるほぼ決定論的冷却
• Authors: Jia-shun Yan and Jun Jing
• Abstract要約: 本稿では,共振器を基底状態に冷却する2段階のプロトコルを提案する。 第1ステップでは、熱状態から予約されたフォック状態へターゲット共振器を再生するために、アシラリー量子ビットの無条件測定を適用する。 第2のステップでは、留置状態の人口は、ほぼ単位の忠実度を持つ共振器の基底状態に段階的に移動することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nondeterministic measurement-based techniques are efficient in reshaping the population distribution of a quantum system but suffer from a limited success probability of holding the system in the target state. To reduce the experimental cost, we exploit the state-engineering mechanisms of both conditional and unconditional measurements and propose a two-step protocol assisted by a qubit to cool a resonator down to the ground state with a near-unit probability. In the first step, the unconditional measurements on the ancillary qubit are applied to reshape the target resonator from a thermal state to a reserved Fock state. The measurement sequence is optimized by reinforcement learning for a maximum fidelity. In the second step, the population on the reserved state can be faithfully transferred in a stepwise way to the resonator's ground state with a near-unit fidelity by the conditional measurements on the qubit. Intrinsic nondeterminacy of the projection-based conditional measurement is effectively inhibited by properly spacing the measurement sequence, which makes the Kraus operator act as a lowering operator for neighboring Fock states. Through dozens of measurements, the initial thermal average occupation of the resonator can be reduced by five orders in magnitude with a success probability over $95\%$.
• Abstract（参考訳）: 非決定論的測定に基づく手法は、量子系の集団分布を再構成するのに効率的であるが、ターゲット状態におけるシステム保持の成功確率は限られている。 実験コストを低減し、条件値と無条件値の両方の状態工学機構を活用し、qubitの支援により共振器を基底状態まで冷却する2段階プロトコルを提案する。 第1ステップでは、熱状態から予約されたフォック状態へターゲット共振器を再生するために、アシラリー量子ビットの無条件測定を適用する。 測定シーケンスは、最大忠実度を求める強化学習により最適化される。 第2のステップでは、留置状態の人口は、クォービット上の条件測定により、ほぼ単位の忠実度を持つ共振器の基底状態に段階的に忠実に移動することができる。 プロジェクションに基づく条件測定の本質的な非決定性は、測定シーケンスを適切に間隔を置けば効果的に抑制され、クラウス演算子が隣接するフォック状態の低下演算子として機能する。 何十もの測定によって、共振器の初期熱平均占有量は、9,5\%以上の成功確率で5桁まで減少することができる。

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