論文の概要: On Noise-Sensitive Automatic Tuning of Gate-Defined Sensor Dots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07898v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 12:14:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.081981
• Title: On Noise-Sensitive Automatic Tuning of Gate-Defined Sensor Dots
• Title（参考訳）: ゲート式センサドットのノイズ感度自動調整について
• Authors: Fabian Hader, Jan Vogelbruch, Simon Humpohl, Tobias Hangleiter, Chimezie Eguzo, Stefan Heinen, Stefanie Meyer, Stefan van Waasen,
• Abstract要約: ゲート定義量子ドット系では、静電結合されたセンサドットのコンダクタンス変化は、量子ドットの電荷とスピン状態の観測を可能にする。 2つのセンサドット形成バリアゲート電圧を変化させた一連のコンダクタンス測定は、ドットを対応する動作状態に調整するのに役立ちます。 測定したデータの雑音特性を分析し、十分な信号勾配-雑音比で連続領域を識別するための基準を定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In gate-defined quantum dot systems, the conductance change of electrostatically coupled sensor dots allows the observation of the quantum dots' charge and spin states. Therefore, the sensor dot must be optimally sensitive to changes in its electrostatic environment. A series of conductance measurements varying the two sensor-dot-forming barrier gate voltages serve to tune the dot into a corresponding operating regime. In this paper, we analyze the noise characteristics of the measured data and define a criterion to identify continuous regions with a sufficient signal-gradient-to-noise ratio. Hence, accurate noise estimation is required when identifying the optimal operating regime. Therefore, we evaluate several existing noise estimators, modify them for 1D data, optimize their parameters, and analyze their quality based on simulated data. The estimator of Chen et al. turns out to be best suited for our application concerning minimally scattering results. Furthermore, using this estimator in an algorithm for flank-of-interest classification in measured data shows the relevance and applicability of our approach.
• Abstract（参考訳）: ゲート定義量子ドット系では、静電結合されたセンサドットのコンダクタンス変化は、量子ドットの電荷とスピン状態の観測を可能にする。 したがって、センサドットは静電気環境の変化に対して最適に敏感でなければならない。 2つのセンサドット形成バリアゲート電圧を変化させた一連のコンダクタンス測定は、ドットを対応する動作状態に調整するのに役立ちます。 本稿では,測定データの雑音特性を分析し,十分な信号勾配-雑音比で連続領域を識別するための基準を定義する。 したがって、最適動作状態を特定する際には、正確なノイズ推定が必要である。 そこで我々は,既存の雑音推定器を評価し,それを1次元データに修正し,パラメータを最適化し,シミュレーションデータに基づいて品質を解析する。 Chenらによる推定器は、最小分散結果に関する応用に最適であることが判明した。 さらに、この推定器を用いて、測定データにおける利害関係の分類を行うと、我々のアプローチの妥当性と適用性を示す。

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