論文の概要: Topological gap protocol based machine learning optimization of Majorana hybrid wires

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16230v1
• Date: Thu, 25 May 2023 16:37:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 13:53:28.383083
• Title: Topological gap protocol based machine learning optimization of Majorana hybrid wires
• Title（参考訳）: 位相ギャッププロトコルに基づくMajoranaハイブリッドワイヤの機械学習最適化
• Authors: Matthias Thamm and Bernd Rosenow
• Abstract要約: 超伝導-ナノワイヤハイブリッド構造のマヨラナゼロモードは、位相的に保護された量子ビットの候補となる。 現在、マヨラナワイヤーの障害は、トポロジカルフェーズを破壊できるため、大きな課題である。 我々は,マヨラナワイヤに近接するゲートアレイの機械学習最適化について検討し,さらに強い障害を確実に補償することができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Majorana zero modes in superconductor-nanowire hybrid structures are a promising candidate for topologically protected qubits with the potential to be used in scalable structures. Currently, disorder in such Majorana wires is a major challenge, as it can destroy the topological phase and thus reduce the yield in the fabrication of Majorana devices. We study machine learning optimization of a gate array in proximity to a grounded Majorana wire, which allows us to reliably compensate even strong disorder. We propose a metric for optimization that is inspired by the topological gap protocol, and which can be implemented based on measurements of the non-local conductance through the wire.
• Abstract（参考訳）: 超伝導体-ナノワイヤハイブリッド構造のマヨラナゼロモードは、スケーラブルな構造に使用される可能性を持つ位相的に保護された量子ビットの候補である。 現在、マヨラナ線の障害は、トポロジカルフェーズを破壊し、マヨラナデバイスの製造における収率を低下させることができるため、大きな課題となっている。 我々は,マヨラナワイヤに近接するゲートアレイの機械学習最適化について検討し,さらに強い障害を確実に補償することができることを示した。 本稿では,位相ギャッププロトコルにインスパイアされた最適化のためのメトリックを提案し,ワイヤを通した非局所コンダクタンスの測定に基づいて実装する。

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