論文の概要: Characterization of a Transmon Qubit in a 3D Cavity for Quantum Machine
Learning and Photon Counting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04322v1
- Date: Tue, 6 Feb 2024 19:07:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 18:19:34.787636
- Title: Characterization of a Transmon Qubit in a 3D Cavity for Quantum Machine
Learning and Photon Counting
- Title（参考訳）: 量子機械学習と光子計数のための3次元キャビティにおけるトランスモン量子ビットのキャラクタリゼーション
- Authors: Alessandro D'Elia, Boulos Alfakes, Anas Alkhazaleh, Leonardo Banchi,
Matteo Beretta, Stefano Carrazza, Fabio Chiarello, Daniele Di Gioacchino,
Andrea Giachero, Felix Henrich, Alex Stephane Piedjou Komnang, Carlo Ligi,
Giovanni Maccarrone, Massimo Macucci, Emanuele Palumbo, Andrea Pasquale, Luca
Piersanti, Florent Ravaux, Alessio Rettaroli, Matteo Robbiati, Simone Tocci,
Claudio Gatti
- Abstract要約: まず,3次元共振器に結合したトランスモン量子ビットの実現と特性について述べる。
次に、単一量子ビットデバイス上に実装された量子機械学習アプリケーションについて報告する。
原稿の最後のセクションでは、同じ3次元共振器に結合した2つの量子ビットに基づく新しいマイクロ波光子検出方式を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.32051890758564
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we report the use of superconducting transmon qubit in a 3D
cavity for quantum machine learning and photon counting applications. We first
describe the realization and characterization of a transmon qubit coupled to a
3D resonator, providing a detailed description of the simulation framework and
of the experimental measurement of important parameters, like the dispersive
shift and the qubit anharmonicity. We then report on a Quantum Machine Learning
application implemented on the single-qubit device to fit the u-quark parton
distribution function of the proton. In the final section of the manuscript we
present a new microwave photon detection scheme based on two qubits coupled to
the same 3D resonator. This could in principle decrease the dark count rate,
favouring applications like axion dark matter searches.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元キャビティにおける超伝導トランスモン量子ビットの量子機械学習および光子計数への応用について報告する。
まず,3次元共振器に結合したトランペットキュービットの実現と特性について述べるとともに,シミュレーションフレームワークの詳細な記述と分散シフトやクビット不調和といった重要なパラメータの実験的測定について述べる。
次に、単一量子ビットデバイス上に実装された量子機械学習アプリケーションについて報告し、プロトンのuクォークパルトン分布関数に適合することを示す。
原稿の最後のセクションでは、同じ3次元共振器に結合した2つの量子ビットに基づく新しいマイクロ波光子検出方式を提案する。
これは基本的にダークカウントを減少させ、アクシオンダークマター検索のようなアプリケーションを好む可能性がある。
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