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。

関連論文リスト

• MAViS: Modular Autonomous Virtualization System for Two-Dimensional Semiconductor Quantum Dot Arrays [0.0]
  ゲート定義の半導体量子ドットは、スケーラブルな量子プロセッサを構築するための主要な候補である。 密閉ゲートピッチのため、ゲート間の容量的クロストークは化学的ポテンシャルと相互結合の独立なチューニングを妨げる。 我々の研究は、大規模半導体量子ドットシステムの効率的な制御のためのエレガントで実用的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T13:58:20Z)
• Extending Quantum Perceptrons: Rydberg Devices, Multi-Class Classification, and Error Tolerance [67.77677387243135]
  量子ニューロモーフィックコンピューティング(QNC)は、量子計算とニューラルネットワークを融合して、量子機械学習(QML)のためのスケーラブルで耐雑音性のあるアルゴリズムを作成する QNCの中核は量子パーセプトロン(QP)であり、相互作用する量子ビットのアナログダイナミクスを利用して普遍的な量子計算を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T23:56:20Z)
• Scalable quantum dynamics compilation via quantum machine learning [7.31922231703204]
  変分量子コンパイル(VQC)法は、高精度を維持しつつゲートコストを低減するために変分最適化を用いる。 1次元におけるシステムサイズと精度の両面で、我々のアプローチが最先端のコンパイル結果を上回ることが示されている(1$D)。 VQCを2次元(2次元)ストリップに準1次元処理で拡張し、標準的なトロッタライズ法よりも大きな資源優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T18:00:00Z)
• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Simulating 2D topological quantum phase transitions on a digital quantum computer [3.727382912998531]
  多体基底状態の効率的な調製は、量子多体系の研究において量子コンピュータのパワーを利用するための鍵となる。 本稿では,2次元の位相量子相転移にまたがる基底状態の族を調製する,線形深度パラメータ化量子回路の設計法を提案する。 2D isoTNSは1次元の量子ビット配列のみを必要とするホログラフィック量子アルゴリズムによって効率よくシミュレートできることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T15:01:44Z)
• A vertical gate-defined double quantum dot in a strained germanium double quantum well [48.7576911714538]
  シリコン-ゲルマニウムヘテロ構造におけるゲート定義量子ドットは、量子計算とシミュレーションのための魅力的なプラットフォームとなっている。 ひずみゲルマニウム二重量子井戸におけるゲート定義垂直2重量子ドットの動作を実証する。 課題と機会を議論し、量子コンピューティングと量子シミュレーションの潜在的な応用について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T13:42:36Z)
• Shallow quantum circuits for efficient preparation of Slater determinants and correlated states on a quantum computer [0.0]
  フェルミオンアンザッツ状態調製は、量子化学や凝縮物質への応用のための変分量子固有解法のような多くの量子アルゴリズムにおける臨界サブルーチンである。 量子機械学習のために開発されたデータローディング回路に着想を得て、より浅くスケーラブルな$mathcalO(d log2N)$ 2-qubitゲート深度回路を提供する代替パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T12:43:18Z)
• A self-consistent field approach for the variational quantum eigensolver: orbital optimization goes adaptive [52.77024349608834]
  適応微分組立問題集合型アンザッツ変分固有解法(ADAPTVQE)における自己一貫したフィールドアプローチ(SCF)を提案する。 このフレームワークは、短期量子コンピュータ上の化学系の効率的な量子シミュレーションに使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T23:15:17Z)
• Realization of arbitrary doubly-controlled quantum phase gates [62.997667081978825]
  本稿では,最適化問題における短期量子優位性の提案に着想を得た高忠実度ゲートセットを提案する。 3つのトランペット四重項のコヒーレントな多レベル制御を編成することにより、自然な3量子ビット計算ベースで作用する決定論的連続角量子位相ゲートの族を合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:49:09Z)
• Adiabatic Quantum Graph Matching with Permutation Matrix Constraints [75.88678895180189]
  3次元形状と画像のマッチング問題は、NPハードな置換行列制約を持つ二次代入問題(QAP)としてしばしば定式化される。 本稿では,量子ハードウェア上での効率的な実行に適した制約のない問題として,いくつかのQAPの再構成を提案する。 提案アルゴリズムは、将来の量子コンピューティングアーキテクチャにおいて、より高次元にスケールする可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T17:59:55Z)
• Gate reflectometry in dense quantum dot arrays [18.131612654397884]
  我々は300mmウェーハファクトリーで作製した高密度な2$times$2のシリコン量子ドットに対して,ゲート電圧パルスとゲート電圧反射率の測定を行った。 我々の技術は、数ドットのスピン量子ビットデバイスを大規模量子プロセッサにスケーリングする際に役立つかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T23:51:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。