論文の概要: Entanglement dynamics via Geometric phases in Trapped-ions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00294v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 02:01:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:17:36.148906
• Title: Entanglement dynamics via Geometric phases in Trapped-ions
• Title（参考訳）: トラップイオン中の幾何学的位相による絡み合いのダイナミクス
• Authors: Dharmaraj Ramachandran, Ganesh H, Radhika Vathsan,
• Abstract要約: メルマー・ソレンセンゲートは多粒子系における制御相互作用の実装法として広く用いられている。 量子プロセストモグラフィ(QPT)やベル状態トモグラフィ(BST)といった一般的な手法は、MSゲートの性能を評価するために一般的に用いられる。 我々は,MSゲートにおける性能評価と雑音識別のためのツールとして,幾何位相を利用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Trapped-ion systems are a leading platform for quantum computing. The M{\o}lmer-S{\o}rensen (MS) gate is a widely used method for implementing controlled interactions in multipartite systems. However, due to unavoidable interactions with the environment, quantum states undergo non-unitary evolution, leading to significant deviations from ideal dynamics. Common techniques such as Quantum Process Tomography (QPT) and Bell State Tomography (BST) are typically employed to evaluate MS gate performance and to characterize noise in the system. In this letter, we propose leveraging the geometric phase as a tool for performance assessment and noise identification in the MS gate. Our findings indicate that the geometric phase is particularly sensitive to environmental noise occurring around twice the clock pulse time. Given that geometric phase measurements do not require full-state tomography, this approach offers a practical and experimentally feasible method to detect entanglement and classify the nature of noise affecting the system.
• Abstract（参考訳）: トラップイオンシステムは量子コンピューティングの主要なプラットフォームである。 M{\o}lmer-S{\o}rensen (MS) ゲートは、多粒子系における制御された相互作用を実装するために広く用いられている手法である。 しかし、環境との避けられない相互作用のため、量子状態は非単体進化を起こし、理想力学から大きく逸脱する。 量子プロセストモグラフィ(QPT)やベル状態トモグラフィ(BST)といった一般的な手法は、MSゲートの性能を評価し、システム内のノイズを特徴づけるために用いられる。 本稿では,MSゲートにおける性能評価と雑音識別のためのツールとして,幾何位相を利用する手法を提案する。 以上の結果から, 幾何学的位相は, クロックパルスの約2倍の環境騒音に特に敏感であることが示唆された。 幾何学的位相測定が完全状態トモグラフィを必要としないことを考えると、この手法はシステムに影響を及ぼすノイズの絡みを検知し、分類するための実用的で実験的に実現可能な方法を提供する。

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