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ITR: Fast Superconducting Qubit and Qugate for Quantum Computing

ITR: Fast Superconducting Qubit and Qugate for Quantum Computing
ITR:用于量子计算的快速超导量子位和 Qugate
批准号:
0082499
负责人:
Siyuan Han
金额:
$50.0万
依托单位国家:
美国
项目类别:
Continuing Grant
财政年份:
2000
资助国家:
美国
项目状态:
已结题
起止时间:
2000-08-15 至 2004-07-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
EIA-0082499思源,韩国堪萨斯大学标题:ITR:用于量子计算的快速超导量子比特和量子门来自堪萨斯大学和日本邮电部的一个由实验者和理论家组成的跨学科团队正在合作探索将超导干扰设备用于量子计算。正在研究的SQUID设备由嵌入超导回路的约瑟夫森结组成,将用于实现量子比特和量子门。本工作主要围绕两个问题展开:1.利用NbN(NbN)作为超导材料来提高量子比特的退相干时间。NBN的固有堵塞比常用的Nb鱿鱼低得多。日本的合作者拥有世界上最好的NBN结制造设施,他们将制造隧道结和SQUID的样品。这些数据将被送往堪萨斯州进行消相干时间的测量。利用SQUID对可控非接触门进行了理论和实验的综合研究。
英文摘要
EIA-0082499Siyuan, HanUniversity of KansasTitle: ITR: Fast Superconducting Qubit and Qugate for Quantum ComputingAn interdisciplinary team of experimentalists and theoreticians from the University of Kansas and the Japanese Ministry of Posts and Telecommunications are collaborating to explore the use of superconducting interference devices for quantum computing. The SQUID devices under investigation consist of Josephson junctions embedded in a superconducting loop, and will be used to implement quantum bits and quantum gates. This work concentrates on two problems:1. To increase the decoherence time of qubits using niobium nitride (NbN) as the superconducting material. NbN has much lower intrinsic damming than the commonly used niobium SQUID. The Japanese collaborators, who have the best NbN junction fabrication facilities in the world, will make samples of tunnel junctions and SQUIDs. These will be sent to Kansas for measurement of decoherence times.2. To conduct an integrated theoretical and experimental study of Controlled-Not gates using SQUID.
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会议论文
Collaborative Research: Transmission of Quantum Information in Circuits of Superconducting Qubits
ITR: Superconducting Qubits and Qugates for Scalable Quantum Computing
Quantum Mechanics of Macroscopic Variables
国内基金
海外基金
基于FAST搜寻及观测的脉冲星多波段辐射机制研究
  • 批准号:
    12403046
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2024
  • 负责人:
    尚伦华
  • 依托单位:
FAST连续观测数据处理的pipeline开发
  • 批准号:
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2024
  • 负责人:
  • 依托单位:
基于神经网络的FAST馈源融合测量算法研究
  • 批准号:
    12363010
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    31万元
  • 批准年份:
    2023
  • 负责人:
    李明辉
  • 依托单位:
使用FAST开展河外中性氢吸收线普查
  • 批准号:
    12373011
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    52.00万元
  • 批准年份:
    2023
  • 负责人:
    张博
  • 依托单位: