Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine-Learning-Enhanced Quantum Optical Storage in Solids

論文の概要: Machine-Learning-Enhanced Quantum Optical Storage in Solids

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04200v1
Date: Fri, 5 Apr 2024 16:14:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-08 15:55:28.093150
Title: Machine-Learning-Enhanced Quantum Optical Storage in Solids
Title（参考訳）: メカニカルラーニングによる固体中の量子光学記憶
Authors: Yisheng Lei, Haechan An, Zongfeng Li, Mahdi Hosseini,
Abstract要約: ソリッドステート量子メモリはブロードバンドストレージを提供するが、主にストレージ効率の低下に悩まされる。我々は、量子メモリ効率の6倍近く向上を示すために、受動的最適化と機械学習技術を用いている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum memory devices with high storage efficiency and bandwidth are essential elements for future quantum networks. Solid-state quantum memories can provide broadband storage, but they primarily suffer from low storage efficiency. We use passive optimization and machine learning techniques to demonstrate nearly a 6-fold enhancement in quantum memory efficiency. In this regime, we demonstrate coherent and single-photon-level storage with a high signal-to-noise ratio. The optimization technique presented here can be applied to most solid-state quantum memories to significantly improve the storage efficiency without compromising the memory bandwidth.
Abstract（参考訳）: ストレージ効率と帯域幅の高い量子メモリデバイスは、将来の量子ネットワークにとって必須の要素である。ソリッドステート量子メモリはブロードバンドストレージを提供するが、主にストレージ効率の低下に悩まされる。我々は、量子メモリ効率の6倍近く向上を示すために、受動的最適化と機械学習技術を用いている。本研究では,信号対雑音比の高いコヒーレントかつ単一光子レベルのストレージを実演する。ここで提示される最適化手法は、ほとんどの固体量子メモリに適用することで、メモリ帯域幅を妥協することなく、記憶効率を大幅に改善することができる。

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