論文の概要: Detection states of ions in a Paul trap via conventional and quantum machine learning algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10934v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 19:04:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:56:24.246270
• Title: Detection states of ions in a Paul trap via conventional and quantum machine learning algorithms
• Title（参考訳）: 従来の量子機械学習アルゴリズムによるポールトラップ中のイオンの検出
• Authors: Ilia Khomchenko, Andrei Fionov, Artem Alekseev, Daniil Volkov, Ilya A. Semerikov, Nikolay N. Kolachevsky, Aleksey K. Fedorov,
• Abstract要約: トラップイオンは量子技術の主要なプラットフォームの一つである。 我々は、高感度カメラで得られた画像を用いて、イオン量子状態検出のための一連の方法を開発し、ベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2692359362045324
• License:
• Abstract: Trapped ions are among the leading platforms for quantum technologies, particularly in the field of quantum computing. Detecting states of trapped ions is essential for ensuring high-fidelity readouts of quantum states. In this work, we develop and benchmark a set of methods for ion quantum state detection using images obtained by a highly sensitive camera. By transforming the images from the camera and applying conventional and quantum machine learning methods, including convolution, support vector machine (classical and quantum), and quantum annealing, we demonstrate a possibility to detect the positions and quantum states of ytterbium ions in a Paul trap. Quantum state detection is performed with an electron shelving technique: depending on the quantum state of the ion its fluorescence under the influence of a 369.5 nm laser beam is either suppressed or not. We estimate fidelities for conventional and quantum detection techniques. In particular, conventional algorithms for detecting $^{171}$Yb$^{+}$, such as the support vector machine and photon statistics-based method,as well as our quantum annealing-based approach, have achieved perfect fidelity, which is beneficial compared to standard techniques. This result may pave the way for ultrahigh-fidelity detection of trapped ions via conventional and quantum machine learning techniques.
• Abstract（参考訳）: トラップされたイオンは、特に量子コンピューティングの分野において、量子技術の主要なプラットフォームの一つである。 捕捉されたイオンの状態を検出することは、量子状態の高忠実な読み出しを保証するために不可欠である。 本研究では、高感度カメラで得られた画像を用いて、イオン量子状態検出のための一連の方法を開発し、ベンチマークする。 画像をカメラから変換し、畳み込み、サポートベクトルマシン(古典的および量子的)、量子アニールなど、従来の量子機械学習手法を適用して、ポールトラップ内のイッテルビウムイオンの位置と量子状態を検出する可能性を実証する。 量子状態検出は電子シェルビング法で行われ、369.5nmレーザー光の影響下でのイオンの蛍光の量子状態に依存するか、または抑制される。 従来および量子検出技術における忠実度を推定する。 特に,サポートベクターマシンや光子統計に基づく手法,および量子アニール法に基づく手法などの従来のアルゴリズムは,標準的な手法と比較して完全な忠実性を実現している。 この結果は、従来のおよび量子機械学習技術を通じて、捕捉されたイオンの超高忠実度検出の道を開く可能性がある。

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