論文の概要: Spatio-temporal correlations of noise in MOS spin qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12542v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 23:45:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 16:34:24.399157
• Title: Spatio-temporal correlations of noise in MOS spin qubits
• Title（参考訳）: MOSスピン量子ビットにおけるノイズの時空間相関
• Authors: Amanda E. Seedhouse, Nard Dumoulin Stuyck, Santiago Serrano, Tuomo Tanttu, Will Gilbert, Jonathan Yue Huang, Fay E. Hudson, Kohei M. Itoh, Arne Laucht, Wee Han Lim, Chih Hwan Yang, Andrew S. Dzurak, Andre Saraiva
• Abstract要約: 我々は、周波数成分と時間成分の両方に信号を分解して、システム内のノイズ源についてより深い知見を得る方法を示す。 一対のSiMOS量子ドットにおける最先端2量子ビットシステム上での長いフィードバック実験に本解析を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2981781876202281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In quantum computing, characterising the full noise profile of qubits can aid the efforts towards increasing coherence times and fidelities by creating error mitigating techniques specific to the type of noise in the system, or by completely removing the sources of noise. Spin qubits in MOS quantum dots are exposed to noise originated from the complex glassy behaviour of two-level fluctuators, leading to non-trivial correlations between qubit properties both in space and time. With recent engineering progress, large amounts of data are being collected in typical spin qubit device experiments, and it is beneficiary to explore data analysis options inspired from fields of research that are experienced in managing large data sets, examples include astrophysics, finance and climate science. Here, we propose and demonstrate wavelet-based analysis techniques to decompose signals into both frequency and time components to gain a deeper insight into the sources of noise in our systems. We apply the analysis to a long feedback experiment performed on a state-of-the-art two-qubit system in a pair of SiMOS quantum dots. The observed correlations serve to identify common microscopic causes of noise, as well as to elucidate pathways for multi-qubit operation with a more scalable feedback system.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングにおいて、量子ビットの完全なノイズプロファイルの特徴付けは、システム内のノイズの種類に特有のエラー緩和技術を作成するか、あるいはノイズ源を完全に取り除くことによって、コヒーレンス時間とフィディリティの増大に寄与する。 MOS量子ドットのスピン量子ビットは、2レベルゆらぎ器の複雑なガラスの挙動から生じるノイズに曝され、空間と時間の両方で量子ビットの性質と非自明な相関が生じる。 近年の工学的な進歩により、典型的なスピンキュービットデバイス実験で大量のデータが収集されており、例えば天体物理学、金融学、気候科学など、大規模なデータセットの管理に経験した研究分野から着想を得たデータ分析の選択肢を探求することが望ましい。 本稿では,ウェーブレットを用いた信号の周波数成分と時間成分を分解し,ノイズの発生源を深く把握するための解析手法を提案する。 一対のSiMOS量子ドットにおける最先端2量子ビットシステム上での長いフィードバック実験に本解析を適用した。 観測された相関は、よりスケーラブルなフィードバックシステムによるマルチキュービット操作のための経路の解明と同様に、ノイズの一般的な顕微鏡的原因を特定するのに役立つ。

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