深層学習を用いたPauliスピンブロッケードの同定【JST・京大機械翻訳】

Schuff Jonas; Lennon Dominic T.; Geyer Simon; Craig David L.; Fedele Federico; Vigneau Florian; Camenzind Leon C.; Kuhlmann Andreas V.; Briggs G. Andrew D.; Zumbuehl Dominik M.; Sejdinovic Dino; Ares Natalia

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207974965850 整理番号：22P0283186

深層学習を用いたPauliスピンブロッケードの同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying Pauli spin blockade using deep learning

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資料名：
発行年： 2022年02月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年08月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

Pauliスピンブロッキング(PSB)は,高温でのスピン量子ビット初期化および読出しのための大きな資源として用いることができるが,同定するのは難しい。電荷輸送測定を用いてPSBを自動的に同定できる機械学習アルゴリズムを提案した。PSBデータの不足は,シミュレーションデータによるアルゴリズムを訓練して,交差装置検証を使用することによって回避した。シリコン電界効果トランジスタデバイスに関する著者らのアプローチを実証し,異なる試験デバイスで96%の精度を報告し,この手法がデバイス変動に対してロバストである証拠を与えた。このアプローチは,全てのタイプの量子ドットデバイスで使用できることが期待される。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

金属-絶縁体-半導体構造 , 量子力学一般

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