論文の概要: Efficient site-resolved imaging and spin-state detection in dynamic
two-dimensional ion crystals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10801v1
- Date: Mon, 20 Mar 2023 00:30:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 17:08:16.461498
- Title: Efficient site-resolved imaging and spin-state detection in dynamic
two-dimensional ion crystals
- Title（参考訳）: 動的2次元イオン結晶の効率的な部位分解イメージングとスピン状態検出
- Authors: Robert N. Wolf, Joseph H. Pham, Julian Y. Z. Jee, Alexander Rischka,
Michael J. Biercuk
- Abstract要約: 量子コンピューティング、シミュレーション、センシングにおいて、個々の捕捉されたイオンのスピン状態を高い忠実度で解き明かすことは、幅広い分野の応用にとって重要である。
トラップ領域に100個以上のイオンを閉じ込めた大型2次元(2次元)結晶において,新しいハードウェア検出器と人工ニューラルネットワークを組み合わせた高忠実度状態判別法について報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Resolving the locations and discriminating the spin states of individual
trapped ions with high fidelity is critical for a large class of applications
in quantum computing, simulation, and sensing. We report on a method for
high-fidelity state discrimination in large two-dimensional (2D) crystals with
over 100 trapped ions in a single trapping region, combining a novel hardware
detector and an artificial neural network. A high-data-rate, spatially
resolving, single-photon sensitive timestamping detector performs efficient
single-shot detection of 2D crystals in a Penning trap, exhibiting rotation at
about $25\,\mathrm{kHz}$. We then train an artificial neural network to process
the fluorescence photon data in the rest frame of the rotating crystal in order
to identify ion locations with a precision of $~90\%$, accounting for
substantial illumination inhomogeneity across the crystal. Finally, employing a
time-binned state detection method, we arrive at an average spin-state
detection fidelity of $94(1)\%$. This technique can be used to analyze spatial
and temporal correlations in arrays of hundreds of trapped-ion qubits.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング、シミュレーション、センシングにおいて、個々の閉じ込められたイオンのスピン状態を高い忠実度で解くことは、多くの応用において重要である。
トラップ領域に100個以上のイオンを閉じ込めた大型2次元(2次元)結晶において,新しいハードウェア検出器と人工ニューラルネットワークを組み合わせた高忠実度状態判別法について報告する。
高データ速度、空間分解性、単光子感度のタイムスタンプ検出器は、ペニングトラップにおける2d結晶の効率的な1ショット検出を実行し、約25\,\mathrm{khz}$で回転する。
次に、回転結晶の残りのフレームで蛍光光子データを処理するために人工ニューラルネットワークを訓練し、イオンの位置を90〜90〜%の精度で識別する。
最後に,時間結合状態検出法を用いて平均スピン状態検出忠実度を94(1)\%$とする。
この手法は、数百個の閉じ込められたイオン量子ビットの配列における空間的および時間的相関を分析するために使用できる。
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