論文の概要: Machine learning unveils multiple Pauli blockades in the transport spectroscopy of bilayer graphene double-quantum dots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04937v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 13:12:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 13:43:36.705566
• Title: Machine learning unveils multiple Pauli blockades in the transport spectroscopy of bilayer graphene double-quantum dots
• Title（参考訳）: グラフェン二重量子ドットの輸送分光における複数のパウリブロックの機械学習
• Authors: Anuranan Das, Adil Khan, Ankan Mukherjee and Bhaskaran Muralidharan
• Abstract要約: 二重量子ドット構造におけるパウリのブロックは、マルチキュービット操作の重要な基盤となる。 外部に供給されたゲート電圧と2次元システムの物理的特性の相互作用を捉える理論モデルを構築した。 我々は,複数のパウリ封鎖体制をリアルタイムに検出する自動手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.294014185517203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in the transport spectroscopy of 2-D material quantum-dot platforms have engendered a fervent interest in spin-valley qubits. In this context, Pauli blockades in double quantum dot structures form an important basis for multi-qubit initialization and manipulation. Focusing on double quantum dot structures, and the experimental results, we first build theoretical models to capture the intricate interplay between externally fed gate voltages and the physical properties of the 2-D system in such an architecture, allowing us to effectively simulate Pauli blockades. Employing the master equations for transport and considering extrinsic factors such as electron-photon interactions, we thoroughly investigate all potential occurrences of Pauli blockades. Notably, our research reveals two remarkable phenomena: (i) the existence of multiple resonances within a bias triangle, and (ii) the occurrence of multiple Pauli blockades. Leveraging our model to train a machine learning algorithm, we successfully develop an automated method for real-time detection of multiple Pauli blockade regimes. Through numerical predictions and validations against test data, we identify where and how many Pauli blockades are likely to occur. We propose that our model can effectively detect the generic class of Pauli blockades in practical experimental setups and hence serves as the foundation for future experiments on qubits that utilize 2-D material platforms.
• Abstract（参考訳）: 2次元物質量子ドットプラットフォームの輸送分光の最近の進歩は、スピンバレー量子ビットへのファーベントな関心を高めている。 この文脈では、二重量子ドット構造におけるパウリ封鎖は、マルチ量子ビットの初期化と操作の重要な基礎を形成する。 まず,二重量子ドット構造と実験結果に着目し,外部から供給されるゲート電圧と2次元系の物理的性質との複雑な相互作用を捉えるための理論的モデルを構築し,ポーリ封鎖を効果的にシミュレートした。 電子-光子相互作用などの外因性因子を輸送および考慮するためにマスター方程式を用いることで、パウリ封鎖の潜在的なすべての事象を徹底的に調査する。 注目すべきなのは 2つの驚くべき現象です (i)偏三角形内に複数の共鳴が存在すること、 (ii)ポーリの封鎖が複数発生。 機械学習アルゴリズムのトレーニングにモデルを活用することで,複数のパウリ封鎖体制をリアルタイムに検出する自動手法の開発に成功した。 数値的な予測とテストデータに対する検証により、パウリの障害発生場所と発生確率を特定する。 そこで本研究では,2次元材料プラットフォームを用いた将来の量子ビット実験の基礎として,パウリ封鎖の一般クラスを効果的に検出できることを提案する。

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