Fugu-MT 論文翻訳(概要): Testing Noise Correlations by an AI-Assisted Two-Qubit Quantum Sensor

論文の概要: Testing Noise Correlations by an AI-Assisted Two-Qubit Quantum Sensor

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24135v1
Date: Tue, 30 Dec 2025 10:45:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.357928
Title: Testing Noise Correlations by an AI-Assisted Two-Qubit Quantum Sensor
Title（参考訳）: AIを用いた2量子量子センサによるノイズ相関の検証
Authors: Dario Fasone, Shreyasi Mukherjee, Mauro Paternostro, Elisabetta Paladino, Luigi Giannelli, Giuseppe A. Falci,
Abstract要約: マルコビアン性や空間的相関によって異なるノイズのクラスを考察する。このアプローチは、最小限の実験オーバーヘッドで90%の精度に達する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce and validate a machine learning-assisted protocol to classify time and space correlations of classical noise acting on a quantum system, using two interacting qubits as probe. We consider different classes of noise, according to their Markovianity and spatial correlations. Leveraging the sensitivity of a coherent population transfer protocol under three distinct driving conditions, the various noises are discriminated by only measuring the final transfer efficiencies. This approach reaches around 90% accuracy with a minimal experimental overhead.
Abstract（参考訳）: 本稿では、2つの相互作用量子ビットをプローブとして、量子システムに作用する古典的雑音の時間的および空間的相関を分類するための機械学習支援プロトコルを導入し、検証する。マルコビアン性や空間的相関によって異なるノイズのクラスを考察する。 3つの異なる運転条件下でのコヒーレント人口移動プロトコルの感度を利用して、最終的な移動効率を計測するだけで、様々なノイズを判別する。このアプローチは、最小限の実験オーバーヘッドで90%の精度に達する。

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