論文の概要: AI-assisted hyper-dimensional broadband quantum memory with efficiency above 90% in warm atoms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11098v1
- Date: Fri, 14 Mar 2025 05:40:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-17 13:06:48.761996
- Title: AI-assisted hyper-dimensional broadband quantum memory with efficiency above 90% in warm atoms
- Title(参考訳): 熱原子の90%以上の効率を有するAI支援超次元広帯域量子メモリ
- Authors: Zeliang Wu, Jinxian Guo, Zhifei Yu, Wenfeng Huang, Chun-Hua Yuan, Weiping Zhang, L. Q. Chen,
- Abstract要約: 軌道角運動量(OAM)とスピン角運動量(SAM)を符号化した超次元光子に対する効率的な量子記憶法を示す。
OAM情報は -5 から +5 にエンコードされ、スピン角運動量エンコーディングと組み合わされ、最大22次元まで可能である。
その結果、高次元量子情報処理における優れた性能と潜在的な応用が示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7695660509846217
- License:
- Abstract: High-dimensional broadband quantum memory significantly expands quantum information processing capabilities, but the memory efficiency becomes insufficient when extended to high dimensions. We demonstrate an efficient quantum memorize for hyper-dimensional photons encoded with orbital angular momentum (OAM) and spin angular momentum (SAM). OAM information is encoded from -5 to +5, combined with spin angular momentum encoding, enabling up to 22 dimensions. To ensure high memory efficiency, an artificial intelligent algorithm, a modified Differential Evolution (DE) algorithm using Chebyshev sampling, is developed to obtain a perfect signal-control waveform matching. Memory efficiency is experimentally achieved 92% for single-mode Gaussian signal, 91% for information dimension of 6 and 80% for dimensional number to 22. The fidelity is achieved up to 99% for single-mode Gaussian signal, 96% for OAM information and 97% for SAM one, which is far beyond no-cloning limitation. Our results demonstrate superior performance and potential applications in high-dimensional quantum information processing. This achievement provides a crucial foundation for future quantum communication and quantum computing.
- Abstract(参考訳): 高次元ブロードバンド量子メモリは、量子情報処理能力を著しく拡張するが、高次元に拡張するとメモリ効率が不十分になる。
軌道角運動量(OAM)とスピン角運動量(SAM)を符号化した超次元光子に対する効率的な量子記憶法を示す。
OAM情報は -5 から +5 にエンコードされ、スピン角運動量エンコーディングと組み合わされ、最大22次元まで可能である。
高いメモリ効率を確保するため,チェビシェフサンプリングを用いた改良型微分進化(DE)アルゴリズムを開発し,完全な信号制御波形マッチングを実現する。
メモリ効率は, 単一モードガウス信号に対して92%, 情報次元では91%, 次元数では80%, 次元数では22。
忠実度は1モードのガウス信号で99%、OAM情報で96%、SAM信号で97%に達する。
本結果は,高次元量子情報処理における優れた性能と潜在的な応用を実証するものである。
この成果は将来の量子通信と量子コンピューティングの重要な基盤を提供する。
関連論文リスト
- Establishing a New Benchmark in Quantum Computational Advantage with 105-qubit Zuchongzhi 3.0 Processor [65.64902746326833]
Zuchongzhi 3.0は105量子ビットからなる超伝導量子コンピュータのプロトタイプである。
83量子32サイクルのランダム回路サンプリング実験は、Zuchongzhi 3.0の優れた性能を示し、数百秒で100万サンプルを達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-16T16:11:26Z) - Enhancing Quantum Memories with Light-Matter Interference [2.5882548000462373]
構成的な光・光干渉を利用して量子メモリプロトコルを拡張するための新しいアプローチを提案する。
我々は,この手法をセシウム蒸気中のラマン量子メモリに実装し,全効率を3倍以上に向上させる。
この新しいプロトコルは様々なメモリアーキテクチャに適用でき、スケーラブルで効率的で低ノイズで高帯域幅の量子メモリへの道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-26T12:13:21Z) - Progress towards efficient 4-level photon echo memories [0.0]
Er:YSO におけるスピン記憶量子メモリの効率(最大80%)を示す。
書き込み時間は150時間,ストレージ時間は25時間である。
そのようなデバイスは量子ネットワークや測定ベースの量子コンピューティングに応用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-19T06:49:24Z) - The curse of random quantum data [62.24825255497622]
量子データのランドスケープにおける量子機械学習の性能を定量化する。
量子機械学習におけるトレーニング効率と一般化能力は、量子ビットの増加に伴い指数関数的に抑制される。
この結果は量子カーネル法と量子ニューラルネットワークの広帯域限界の両方に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-19T12:18:07Z) - High-efficiency, high-speed, and low-noise photonic quantum memory [0.0]
本稿では,フォトニック量子メモリの高効率,高速,低雑音同時動作の実証を行う。
再生パルスあたりのノイズ光子を$mathcalO(10-5)$$ $mathcalO(10-5)で、95%以上のストレージ効率と26%のバンド幅光子の総効率を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-02T15:34:35Z) - Simulation of Entanglement Generation between Absorptive Quantum
Memories [56.24769206561207]
我々は、QUantum Network Communication (SeQUeNCe) のオープンソースシミュレータを用いて、2つの原子周波数コム(AFC)吸収量子メモリ間の絡み合いの発生をシミュレートする。
本研究は,SeQUeNCe における truncated Fock 空間内の光量子状態の表現を実現する。
本研究では,SPDC音源の平均光子数と,平均光子数とメモリモード数の両方で異なる絡み合い発生率を観測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-17T05:51:17Z) - Optimal quantum control via genetic algorithms for quantum state
engineering in driven-resonator mediated networks [68.8204255655161]
進化的アルゴリズムに基づく量子状態工学には、機械学習によるアプローチを採用しています。
我々は、単一のモード駆動マイクロ波共振器を介して相互作用する、量子ビットのネットワーク(直接結合のない人工原子の状態に符号化された)を考える。
アルゴリズムは理想的なノイズフリー設定で訓練されているにもかかわらず、高い量子忠実度とノイズに対するレジリエンスを観測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-29T14:34:00Z) - Towards efficient quantum memory of orbital angular momentum qubits in
cold atoms [12.466132476603132]
光の空間モードは、高次元の量子状態へのアクセスを提供する優れた候補の1つである。
低温原子アンサンブル中のOAM状態に符号化された光量子ビットの保存と検索を報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-23T02:17:59Z) - Nearest Centroid Classification on a Trapped Ion Quantum Computer [57.5195654107363]
我々は,古典的データを量子状態に効率よくロードし,距離推定を行う手法を用いて,量子近接Centroid分類器を設計する。
MNIST手書き桁データセットの古典的最寄りのセントロイド分類器の精度と8次元合成データの最大100%の精度とを一致させ,11量子ビットトラップイオン量子マシン上で実験的に実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-08T01:10:30Z) - A Frequency-Multiplexed Coherent Electro-Optic Memory in Rare Earth
Doped Nanoparticles [94.37521840642141]
光の量子記憶は、長距離量子通信や分散量子コンピューティングのような量子技術において必須の要素である。
近年の研究では、希土類ドープナノ粒子では長い光学的およびスピンコヒーレンス寿命が観察可能であることが示されている。
我々は,Eu$3+$:Y$O$_3$ナノ粒子におけるコヒーレント光ストレージについて,SEMM(Stark Echo Modulation Memory)量子プロトコルを用いて報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-17T13:25:54Z) - Efficient quantum memory for single photon polarization qubits [0.21670084965090575]
量子メモリは、長距離量子通信と大規模量子計算を実現するための重要なインターフェースである。
本稿では, 単一光子偏光量子ビットに対する量子メモリの実証を85%, 忠実度99%で報告する。
単一チャネル量子メモリでは、単一光子時間波形の保存と取得に最適化された効率は、90.6%に達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-07T04:39:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。