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/2303.10801v3
- Date: Sun, 2 Jun 2024 03:15:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 23:35:51.761701
- Title: Efficient site-resolved imaging and spin-state detection in dynamic two-dimensional ion crystals
- Title（参考訳）: 動的2次元イオン結晶における高効率サイト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。
本稿では, 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, 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)結晶の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）: 39.58317527488534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/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 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 success rate 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 $94(2)\%$. 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。
本稿では, 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, 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)結晶の高忠実度状態判別法について報告する。
ペニングトラップ内の2D結晶の効率的な単発検出を行い、約25\,\mathrm{kHz}$で回転を示す。
次に、人工ニューラルネットワークをトレーニングして、回転結晶の残りのフレームで蛍光光子データを処理する。
最後に、時間結合状態検出法を用いて、平均スピン状態検出忠実度9,4(2)\%$に達する。
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のに使うことができる。
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