論文の概要: Anticipating Decoherence: a Predictive Framework for Enhancing Coherence in Quantum Emitters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02638v1
- Date: Mon, 04 Aug 2025 17:23:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.457388
- Title: Anticipating Decoherence: a Predictive Framework for Enhancing Coherence in Quantum Emitters
- Title（参考訳）: 予測デコヒーレンス:量子エミッタにおけるコヒーレンス向上のための予測フレームワーク
- Authors: Pranshu Maan, Yuheng Chen, Sean Borneman, Benjamin Lawrie, Alexander Puretzky, Hadiseh Alaeian, Alexandra Boltasseva, Vladimir M. Shalaev, Alexander V. Kildishev,
- Abstract要約: 遠隔量子エミッタにおける予測とデコヒーレンスエンジニアリングのための予測フレームワークを開発する。
限られたデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルは、目に見えないスペクトルの振る舞いを正確に予測できることを示す。
これらの結果は、スケーラブル量子システムにおけるリアルタイムデコヒーレンスエンジニアリングの道を開いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.41185946460115
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large-scale quantum systems require optical coherence between distant quantum devices, necessitating spectral indistinguishability. Scalable solid-state platforms offer promising routes to this goal. However, environmental disorders, including dephasing, spectral diffusion, and spin-bath interactions, influence the emitters' spectra and deteriorate the coherence. Using statistical theory, we identify correlations in spectral diffusion from slowly varying environmental coupling, revealing predictable dynamics extendable to other disorders. Importantly, this could enable the development of an anticipatory framework for forecasting and decoherence engineering in remote quantum emitters. To validate this framework, we demonstrate that a machine learning model trained on limited data can accurately forecast unseen spectral behavior. Realization of such a model on distinct quantum emitters could reduce the spectral shift by factors $\approx$ 2.1 to 15.8, depending on emitter stability, compared to no prediction. This work presents, for the first time, the application of anticipatory systems and replica theory to quantum technology, along with the first experimental demonstration of internal prediction that generalizes across multiple quantum emitters. These results pave the way for real-time decoherence engineering in scalable quantum systems. Such capability could lead to enhanced optical coherence and multi-emitter synchronization, with broad implications for quantum communication, computation, imaging, and sensing.
- Abstract（参考訳）: 大規模量子システムは、遠方の量子デバイス間での光コヒーレンスを必要とし、スペクトルの不明瞭性を必要とする。
スケーラブルなソリッドステートプラットフォームは、この目標への有望なルートを提供する。
しかし、デフォーカス、スペクトル拡散、スピンバス相互作用を含む環境障害はエミッターのスペクトルに影響を与え、コヒーレンスを悪化させる。
統計的理論を用いて、ゆっくりと変化する環境結合からスペクトル拡散の相関を同定し、他の障害に拡張可能な予測可能なダイナミクスを明らかにする。
重要なことに、これはリモート量子エミッタにおける予測とデコヒーレンスエンジニアリングのための予測フレームワークの開発を可能にする可能性がある。
この枠組みを検証するために、限られたデータに基づいて訓練された機械学習モデルが、目に見えないスペクトルの挙動を正確に予測できることを実証する。
異なる量子エミッタ上のそのようなモデルの実現は、予測しないよりもエミッタの安定性に依存する因子$\approx$2.1から15.8のスペクトルシフトを減らすことができる。
この研究は、初めて予測システムとレプリカ理論を量子技術に適用し、複数の量子エミッタをまたいで一般化する内部予測を初めて実験的に実証した。
これらの結果は、スケーラブル量子システムにおけるリアルタイムデコヒーレンスエンジニアリングの道を開いた。
このような能力は、量子通信、計算、イメージング、センシングに幅広い意味を持つ、光コヒーレンスとマルチエミッター同期の強化につながる可能性がある。
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