利用群速度匹配下转换实现频率自动均匀化
Frequency auto-homogenization using group-velocity-matched downconversion
AI总结：
本文提出利用群速度匹配下转换实现频率自动均匀化，以消除集成单光子源因制造和环境差异导致的光谱可区分性，并给出理论与原理验证实验。
摘要：
随着网络节点处集成光子学的稳定性以及光子作为飞行量子比特的优势，光子量子信息处理（PQIP）使量子网络的可扩展性日益增强。然而，扩展PQIP需要制备大量全同单光子，这受到集成单光子源因制造或局部环境变化而产生的光谱可区分性的限制。为解决这一问题，我们引入了通过群速度匹配下转换实现的频率自动均匀化，以消除不同量子发射器中的光谱可区分性。我们利用χ^(2)量子频率转换提出了理论，并在自由空间光学装置中展示了原理验证数据。
英文摘要：
With the stability of integrated photonics at network nodes and the advantages of photons as flying qubits, photonic quantum information processing (PQIP) makes quantum networks increasingly scalable. However, scaling up PQIP requires the preparation of many identical single photons which is limited by the spectral distinguishability of integrated single-photon sources due to variations in fabrication or local environment. To address this, we introduce frequency auto-homogenization via group-velocity-matched downconversion to remove spectral distinguishability in varying quantum emitters. We present our theory using $χ^{(2)}$ quantum frequency conversion and show proof-of-principle data in a free-space optical setup.
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