論文の概要: Fabrication and Characterization of Impedance-transformed Josephson Parametric Amplifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06936v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 05:31:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:45:50.666935
• Title: Fabrication and Characterization of Impedance-transformed Josephson Parametric Amplifier
• Title（参考訳）: インピーダンス変換ジョセフソンパラメトリック増幅器の作製と評価
• Authors: Zhengyang Mei, Xiaohui Song, Xueyi Guo, Xiang Li, Yunhao Shi, Guihan Liang, Chenglin Deng, Li Li, Yang He, Dongning Zheng, Kai Xu, Heng Fan, Zhongcheng Xiang,
• Abstract要約: インピーダンス駆動型ジョセフソンパラメトリック増幅器(IMPA)を作製するキャパシタ誘電体層を作成するための二重層レジストリフトオフ法を提案する。 実験によって得られたIMPAは、10(14)dBを超える利得を持つ950(600)MHz以上の瞬時帯域幅を実現し、-115dBmの飽和入力パワーと量子制限ノイズに近い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.220420891876238
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce a method of using a double-layer resist lift-off process to prepare the capacitor dielectric layer for fabricating impedance-engineered Josephson parametric amplifiers (IMPAs). Compared with traditional techniques, this method enhances fabrication success rate, accelerates production. The IMPA we made experimentally achieves an instantaneous bandwidth over 950 (600) MHz with a gain exceeding 10 (14) dB, along with saturation input power of -115 dBm and near quantum-limited noise. We demonstrate the negligible backaction from the IMPA on superconducting qubits, resulting in no significant degradation of the relaxation time and coherence time of the qubits. The IMPA improves the signal-to-noise ratio from 1.69 to 14.56 and enables the amplification chain to achieve a high quantum efficiency with $\eta \approx 0.26$, making it a critical necessity for large-scale quantum computation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, インピーダンス駆動型ジョセフソンパラメトリック増幅器(IMPA)を作製するキャパシタ誘電体層を構築するために, 二重層レジストリフトオフ法を提案する。 従来の技術と比較して製造成功率を高め、生産を加速する。 実験によって得られたIMPAは、10(14)dBを超える利得を持つ950(600)MHz以上の瞬時帯域幅を実現し、-115dBmの飽和入力パワーと量子制限ノイズに近い。 超伝導量子ビット上でのIMPAの無視的逆作用を実証し, 緩和時間やクビットのコヒーレンス時間に大きな劣化は生じなかった。 IMPAは信号と雑音の比を1.69から14.56に改善し、増幅チェーンが$$\eta \approx 0.26$で高い量子効率を達成できるようにし、大規模な量子計算において必須となる。

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