論文の概要: Automatic virtual voltage extraction of a 2x2 array of quantum dots with machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03685v2
• Date: Wed, 26 May 2021 10:07:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 21:03:47.149108
• Title: Automatic virtual voltage extraction of a 2x2 array of quantum dots with machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による量子ドットの2x2配列の自動仮想電圧抽出
• Authors: Giovanni A. Oakes, Jingyu Duan, John J. L. Morton, Alpha Lee, Charles G. Smith and M. Fernando Gonzalez Zalba
• Abstract要約: 量子ドットのクロスカップリングは実質的であり、それぞれの量子ドットを独立に制御することは困難である。 量子ドットの2x2配列におけるクロスキャパシタンスの効果を2xN配列に直接拡張できる理論的枠組みを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Spin qubits in quantum dots are a compelling platform for fault-tolerant quantum computing due to the potential to fabricate dense two-dimensional arrays with nearest neighbour couplings, a requirement to implement the surface code. However, due to the proximity of the surface gate electrodes, cross-coupling capacitances can be substantial, making it difficult to control each quantum dot independently. Increasing the number of quantum dots increases the complexity of the calibration process, which becomes impractical to do heuristically. Inspired by recent demonstrations of industrial-grade silicon quantum dot bilinear arrays, we develop a theoretical framework to mitigate the effect of cross-capacitances in 2x2 arrays of quantum dots, that can be directly extended to 2xN arrays. The method is based on extracting the gradients in gate voltage space of different charge transitions in multiple two-dimensional charge stability diagrams to determine the system's virtual voltages. To automate the process, we train an ensemble of regression models to extract the gradients from a Hough transformation of a stability diagram and validate the algorithm on simulated and experimental data of a 2x2 quantum dot array. Our method provides a completely automated tool to mitigate the effect of cross capacitances, which could be used to study cross capacitance variability across QDs in large bilinear arrays
• Abstract（参考訳）: 量子ドット内のスピン量子ビットは、表面コードを実装する必要のある近接結合で密度の高い2次元配列を作製する可能性から、フォールトトレラント量子コンピューティングにとって魅力的なプラットフォームである。 しかし、表面ゲート電極が近接しているため、クロスカップリングキャパシタンスが大きくなり、それぞれの量子ドットを独立に制御することが困難になる。 量子ドットの数を増やすことでキャリブレーションプロセスの複雑さが増すため、ヒューリスティックに行うことは現実的ではない。 工業グレードのシリコン量子ドットバイリニアアレイの最近の実証から着想を得て、2x2配列の量子ドットにおけるクロスキャパシタンスの効果を2xN配列に直接拡張できる理論的枠組みを開発した。 この方法は、複数の2次元電荷安定図における異なる電荷遷移のゲート電圧空間の勾配を抽出し、システムの仮想電圧を決定する。 プロセスを自動化するために,安定図のハフ変換から勾配を抽出するために回帰モデルのアンサンブルを訓練し,2x2量子ドットアレイのシミュレーションおよび実験データを用いてアルゴリズムを検証する。 本手法は, クロスキャパシタンスの効果を緩和するための完全自動化ツールであり, 大規模2線形アレイにおけるqds間のクロスキャパシタンス変動の研究に使用できる。

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