論文の概要: Singlet-triplet-state readout in silicon-metal-oxide-semiconductor double quantum dots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09723v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 12:36:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 13:29:54.760013
• Title: Singlet-triplet-state readout in silicon-metal-oxide-semiconductor double quantum dots
• Title（参考訳）: シリコン-金属-酸化物-半導体二重量子ドットにおける一重項状態の読み出し
• Authors: Rong-Long Ma, Sheng-Kai Zhu, Zhen-Zhen Kong, Tai-Ping Sun, Ming Ni, Yu-Chen Zhou, Yuan Zhou, Gang Luo, Gang Cao, Gui-Lei Wang, Hai-Ou Li and Guo-Ping Guo
• Abstract要約: 我々は,機械学習を緩和非依存の読み出し手法として導入し,誤判断を減らす。 シミュレーションされたシングルショットトレースを分類する読み出し精度は、機械学習によって99.67%に向上することができる。 この研究は、機械学習手法が、高い忠実度と高精度なシングルトリップ状態の読み出しを安定的に達成する制限を緩和する強力な候補となる可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.107951046447198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-fidelity singlet-triplet state readout is essential for large-scale quantum computing. However, the widely used threshold method of comparing a mean value with the fixed threshold will limit the judgment accuracy, especially for the relaxed triplet state, under the restriction of relaxation time and signal-to-noise ratio. Here, we achieve an enhanced latching readout based on Pauli spin blockade in a Si-MOS double quantum dot device and demonstrate an average singlet-triplet state readout fidelity of 97.59% by the threshold method. We reveal the inherent deficiency of the threshold method for the relaxed triplet state classification and introduce machine learning as a relaxation-independent readout method to reduce the misjudgment. The readout fidelity for classifying the simulated single-shot traces can be improved to 99.67% by machine learning method, better than the threshold method of 97.54% which is consistent with the experimental result. This work indicates that machine learning method can be a strong potential candidate for alleviating the restrictions of stably achieving high-fidelity and high-accuracy singlet-triplet state readout in large-scale quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 大規模量子コンピューティングでは,高忠実度シングルトリップ状態の読み出しが不可欠である。 しかし, 平均値と定しきい値を比較するために広く用いられているしきい値法では, 緩和時間と信号対雑音比の制限の下で, 特に緩和三重項状態の判定精度が制限される。 そこで我々は,Si-MOS二重量子ドットデバイスにおけるパウリスピン遮断に基づく拡張ラッチ読み出しを実現し,しきい値法により平均シングルトリップ状態読み出し精度が97.59%であることを示す。 緩和三重項状態分類のしきい値法に固有の欠如を明らかにし,学習を緩和非依存の読み出し法として導入し,誤判断を低減した。 シミュレーションされたシングルショットトレースを分類する読み出し精度は、実験結果と一致した97.54%のしきい値法よりも、機械学習によって99.67%向上することができる。 本研究は、大規模量子コンピューティングにおいて、高精度かつ高精度な一重項状態読み出しを安定的に達成する制限を緩和する上で、機械学習法が強力な潜在的な候補となることを示す。

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