Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmarking Dark Matter Search using a Parity-Check Protocol with Machine-Learning Optimized Pulses

論文の概要: Benchmarking Dark Matter Search using a Parity-Check Protocol with Machine-Learning Optimized Pulses

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25795v1
Date: Wed, 24 Jun 2026 13:13:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.346686
Title: Benchmarking Dark Matter Search using a Parity-Check Protocol with Machine-Learning Optimized Pulses
Title（参考訳）: 機械学習最適化パルスを用いたParity-Checkプロトコルによる暗黒物質探索のベンチマーク
Abstract要約: 超伝導トランスモン量子ビットを二重キャビティ系に分散結合する。我々はこの検出器を、量子ビット-キャビティ結合が増大した状態で動作し、その結果、スタークシフトは4.6MHzとなる。我々は,このプロトコルを実験的に検証し,従来の実装に匹敵する単一光子検出性能を示す。
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: We report on an improved microwave detection protocol for dark matter candidates such as the axion and the dark photon. We employ a superconducting transmon qubit dispersively coupled to a double-cavity system, enabling quantum non-demolition measurements of the photon occupation in a relatively short-lived storage cavity. To reduce the experimental cycle time and enhance sensitivity for axion and dark-photon searches, we operate this detector in a regime of increased qubit-cavity coupling, resulting in Stark shifts of 4.6 MHz. In this regime, conventional control pulses suffer from strong frequency-detuning sensitivity and photon-number-dependent errors. We address this limitation by implementing frequency-detuning-robust $π/2$ pulses (obtained by machine-learning optimization) that preserve high-fidelity qubit control over a bandwidth of approximately 20 MHz. We experimentally validate this protocol and demonstrate single-photon detection performance comparable to previous implementations, despite significantly reduced qubit coherence times and storage-cavity lifetimes. Using parity-based measurement sequences combined with a Hidden Markov Model (HMM) analysis, we achieve background rates on the order of $\mathcal{O}(20)$ Hz. In the absence of a magnetic field, we derive exclusion limits on the dark photon model for dark matter, reaching a sensitivity to the kinetic mixing angle of $ε_{95\%} \sim 1\times10^{-14}$ at 5.051 GHz. These results establish machine-learning robust control as a key enabler for faster, more scalable microwave quantum sensors for dark-matter searches.
Abstract（参考訳）: 我々は、アクシオンや暗光子などの暗黒物質候補に対するマイクロ波検出プロトコルの改善について報告する。我々は、超伝導トランスモン量子ビットを二重キャビティ系に分散結合させ、比較的短寿命の貯蔵キャビティにおける光子占有の量子的非破壊測定を可能にした。実験サイクル時間を短縮し、アクシオンとダークフォトトン探索の感度を高めるために、我々はこの検出器を4.6MHzのスタークシフトをもたらす量子ビット-キャビティカップリングの条件下で動作させる。この状態において、従来の制御パルスは強い周波数変調感度と光子数依存誤差に悩まされる。我々は、約20MHzの帯域上で高忠実な量子ビット制御を保ちながら、この制限に対処する。我々はこのプロトコルを実験的に検証し、キュービットのコヒーレンス時間とストレージキャビティ寿命を大幅に短縮したにもかかわらず、以前の実装に匹敵する単一光子検出性能を示す。ハイデンマルコフモデル(HMM)解析と組み合わせたパリティに基づく測定シーケンスを用いて,$\mathcal{O}(20)$ Hzの順序でバックグラウンドレートを得る。磁場がない場合、暗黒物質に対するダーク光子モデルの排除限界を導出し、ε_{95\%} \sim 1\times10^{-14}$5.051 GHzの運動混合角に感度に達する。これらの結果は、ダークマター探索のための高速でスケーラブルなマイクロ波量子センサのためのキーイネーラとして、機械学習のロバスト制御を確立している。

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