Configurational control of photon emission from a molecular dimer
ナCl 薄膜上のスフタロシアニン分子二量体において、分子の配置状態を制御することで単量体と比較して光子放出効率を大幅に増幅または減衰させることができることを、走査型トンネル顕微鏡を用いた電気蛍光分光法により実証しました。
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ナCl 薄膜上のスフタロシアニン分子二量体において、分子の配置状態を制御することで単量体と比較して光子放出効率を大幅に増幅または減衰させることができることを、走査型トンネル顕微鏡を用いた電気蛍光分光法により実証しました。
この論文は、異方性 2 次元材料における励起子の運動量保存則を利用し、静止中心-of-mass 近似を排して電子 - 正孔の相対運動と重心運動を厳密に分離する解析的枠組みを確立し、黒リンや TiS3 などの物質における磁場応答を非摂動的に解明したものである。
本論文は、ベイズ最適化と遺伝的アルゴリズムを用いてグローバル量子ネットワーク向け衛星コンステレーションの軌道パラメータを最適化し、地上局配置を考慮した設計が従来の単純な配置手法よりも大幅に高いエンタングルメント生成率を実現することを示しています。
本研究は、ドライエッチング技術を用いて高張力 Si3N4 膜を分散ブラッグ反射鏡とモノリシックに統合し、アライメント不要で高光学品質かつ低機械損失の光機械共振器をスケーラブルに実現する手法を報告している。
本研究は、浮遊マイクロダイヤモンド中の NV 中心スピン状態を機械的回転に変換して散乱光で検出するスピン - 機械変換手法を実証し、従来の光ルミネセンス法よりも高いコントラストで量子状態の読み出しを実現したことを報告している。
本論文は、連続測定による量子ゼノ効果で非マルコフノイズを抑制し、測定記録の復号に基づいて演算経路をリアルタイムで制御することでマルコフエラーを補正し、断熱性の要件を緩和した高速な耐故障性ホロノミック量子計算を実現するフレームワークを提案している。
本研究は、可視光量子フォトニック集積回路のスケーラビリティ課題を解決するため、CMOS互換の超低損失(0.026 dB/cm)低閉じ込め窒化ケイ素プラットフォームに圧電光機械アクチュエーションを統合し、高性能な能動機能と低損失を両立させたことを実証した。
本論文は、現実的なハードウェア仮定の下で全光量子スイッチとメモリ搭載量子スイッチのレート - 忠実度トレードオフを定式化し、ハードウェアパラメータに応じて各アーキテクチャが優位となる運用領域を特定する統合フレームワークを提示する。
この論文は、MNRS 量子ウォークを用いた近似グラフ同型性テストの量子アルゴリズムを提案し、のクエリ複雑度で古典的なの下限を超える多項式速度向上を証明するとともに、シミュレーションで近未来の量子デバイスとの互換性を示している。
本論文は、任意のクディット次元(特に非素数冪)において標準的なユニタリデザインが存在しないという制限を克服するため、重み付き状態 t-デザインの構築法と任意次元で機能するクラフフォード文字ランダム化ベンチマーキング手法を提案し、高スピンやキャビティ-QED などの物理プラットフォームへの応用可能性を示している。
本論文は、古典ニューラルネットワークと量子回路を統合した NISQ デバイス向けハイブリッドフレームワーク「NQSVDD」を提案し、ワンクラス分類において既存手法を上回る性能とノイズ耐性を示すことを実証した。
本論文は、フォールトトレラント量子コンピュータと古典計算を融合したハイブリッド手法を提案し、量子支配軌道選択(QDOS)と部分空間動的相関(SDC)法を用いて量子データ読み出しの負担を軽減しつつ、量子計算で得られた分子エネルギーを高精度に補正・評価できることを示したものである。
本論文は、リー群上のシュレーディンガー方程式に対する非可換積分法によって得られる解と一般化コヒーレント状態の関係を調査し、対応する-表現が実である場合、その解が一般化コヒーレント状態に属することを示している。
本論文は、キラル分子の単一光子電離におけるスピンおよびエナンチオ感受性観測量の動的起源が、光電離双極子の幾何学的性質に由来する 3 つの擬ベクトルによって統一的に記述され、従来の 10 個のパラメータがこれらに還元される幾何学的メカニズムを明らかにした。
本論文は、機械学習制御の空間光変調器を用いて局所発振器のモード整合損失を低減し、波導管光パラメトリック増幅器から 12.1 dB のスクイーズド光の生成に成功したことを報告している。
本論文は、量子機械学習の古典シミュレーションにおいて、フォワードおよびバックワードパスでのゲート融合によりメモリアクセスを最小化し、最大 30 倍の処理速度向上と大規模モデルのメモリ効率的な学習を実現する手法を提案する。
本論文は、チェビシェフ量子コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(CCQKAN)において、量子ビット数をわずかに増やすことで回路実行回数を削減する「統合振幅符号化」を提案し、数値実験を通じてその学習可能性が元のアーキテクチャと同等であることを実証している。
本研究は、積分可能なモデルとは対照的に、非積分可能な量子電池(ANNNI モデル)において量子相転移が充電パワーを顕著に増大させることを示し、量子電池の設計への新たな指針を提供している。
本論文は、量子生成回路の識別を目的とした並列量子エンベディングニューラルネットワーク(ParaQuanNet)を提案し、相互無偏測定と並列処理の導入により、高い分類精度とノイズ耐性を実現したことを報告している。
本論文は、ns-3 上で構築されたモジュール式かつ拡張可能な量子ネットワークシミュレータ Q2NS を提案し、古典的および量子通信の密接な共シミュレーション機能と多様な量子状態表現のサポートを通じて、既存の最先端ツールを上回る計算効率を実証している。