論文の概要: Procedure of tuning up a three-site artificial Kitaev chain based on transmon measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15317v1
- Date: Wed, 21 May 2025 09:48:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-22 15:42:59.427833
- Title: Procedure of tuning up a three-site artificial Kitaev chain based on transmon measurements
- Title（参考訳）: トランスモン測定に基づく3サイト人工キタエフ鎖のチューニング法
- Authors: Xiaozhou Yang, Zhaozheng Lyu, Xiang Wang, Enna Zhuo, Yunxiao Zhang, Duolin Wang, Yukun Shi, Yuyang Huang, Bing Li, Xiaohui Song, Peiling Li, Bingbing Tong, Ziwei Dou, Jie Shen, Guangtong Liu, Fanming Qu, Li Lu,
- Abstract要約: トランスモン回路のスペクトルに基づいて3地点のAKCをそのスイートスポットに調整するためのステップバイステップの手順を提案する。
3地点のAKCのスイートスポットは, 弾性コツネリング (ECT) と交差Andreev反射 (CAR) の相対的な強度に基づいて3つのタイプに分類される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.474833078062515
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Artificial Kitaev chains (AKCs), formed of quantum dot-superconductor linear arrays, provide a promising platform for hosting Majorana bound states (MBSs) and implementing topological quantum computing. The main challenges along this research direction would include the tuning up of AKCs for hosting MBSs and the readout of the parity of the chains. In this work, we present a step-by-step procedure for tuning up a three-site AKC to its sweet spots based on the spectra of a transmon circuit which is integrated with the chain for the purpose of reading out the parity of the chain. The signatures of the transmon's plasma modes in each step, particular those related to the appearance of MBSs in the chain, will be given. We find that the sweet spots in a three-site AKC can be classified into three types based on the relative strengths of elastic cotunneling (ECT) and crossed Andreev reflection (CAR): ECT-dominated sweet spots, genuine sweet spots and CAR-dominated sweet spots. We show that the ECT-dominated and CAR-dominated sweet spots can be more conveniently accessed and utilized in transmon-based measurements.
- Abstract（参考訳）: 量子ドット超伝導リニアアレイからなる人工キタエフ鎖(AKC)は、マヨラナ境界状態(MBS)をホストし、トポロジカル量子コンピューティングを実装するための有望なプラットフォームを提供する。
この研究の方向性に沿った主な課題は、MBSをホストするAKCのチューニングと、チェーンのパリティの読み出しである。
本研究では,チェーンのパリティを読み取るためにチェーンと統合されたトランスモン回路のスペクトルに基づいて,3サイトAKCをそのスイートスポットにチューニングするステップバイステップの手順を提案する。
各ステップにおけるトランスモンのプラズマモードのシグネチャ、特に鎖内のMBSの出現に関連するシグネチャが与えられる。
3地点のAKCのスイートスポットは, 弾性コツネリング (ECT) と交差Andreev反射 (CAR) の相対的な強度に基づいて3つのタイプに分類される。
ECT-dominatedおよびCAR-dominated sweet spotsをより便利にアクセスし,トランスモンによる測定に活用できることが示唆された。
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