論文の概要: Overcoming limitations on gate fidelity in noisy static exchange-coupled surface qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18737v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 07:31:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.747201
• Title: Overcoming limitations on gate fidelity in noisy static exchange-coupled surface qubits
• Title（参考訳）: ノイズの多い静的交換結合曲面量子ビットにおけるゲート忠実性の限界を克服する
• Authors: Hoang-Anh Le, Saba Taherpour, Denis Janković, Christoph Wolf,
• Abstract要約: 最近の実験は、表面上の個々の原子のスピン状態が量子コヒーレントに制御可能であることを示した。 我々は、量子ビット間の静的交換結合、寿命制限、初期状態の分極が、高忠実度量子制御に重大な制限を与えることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6681570751118966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent experiments demonstrated that the spin state of individual atoms on surfaces can be quantum-coherently controlled through all-electric electron spin resonance. By constructing interacting arrays of atoms this results in an atomic-scale qubit platform. However, the static exchange coupling between qubits, limited lifetime and polarization of the initial state, impose significant limits on high-fidelity quantum control. We address this issue using open quantum systems simulation and quantum optimal control theory. We demonstrate the conditions under which high-fidelity operations ($\mathcal{F} \gtrsim 0.9$) are feasible in this qubit platform, and show how the Krotov method of quantum optimal control theory adapts to specific noise sources to outperform the conventional Rabi drivings. Finally, we re-examine the experimental setup used in the initial demonstration of this qubit platform and propose optimized experimental designs to maximize gate fidelity in this platform.
• Abstract（参考訳）: 最近の実験では、表面上の個々の原子のスピン状態が全電電子スピン共鳴によって量子コヒーレントに制御できることが示されている。 相互作用する原子配列を構成することにより、原子スケールの量子ビットプラットフォームが得られる。 しかし、量子ビット間の静的交換結合、寿命の制限、初期状態の分極は、高忠実度量子制御に重大な制限を課す。 オープン量子系シミュレーションと量子最適制御理論を用いてこの問題に対処する。 量子最適制御理論のクロトフ法が特定のノイズ源にどのように適応して従来のラビ駆動より優れているかを示し、高忠実度演算($\mathcal{F} \gtrsim 0.9$)が実現可能であることを示す。 最後に、この量子ビットプラットフォームの初期デモで使用される実験装置を再検討し、このプラットフォームにおけるゲート忠実度を最大化するための最適化された実験設計を提案する。

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