論文の概要: Estimation of Convex Polytopes for Automatic Discovery of Charge State
Transitions in Quantum Dot Arrays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09133v1
- Date: Fri, 20 Aug 2021 12:07:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-23 13:17:38.496979
- Title: Estimation of Convex Polytopes for Automatic Discovery of Charge State
Transitions in Quantum Dot Arrays
- Title（参考訳）: 量子ドットアレイにおける電荷状態遷移の自動発見のための凸ポリトープの推定
- Authors: Oswin Krause, Torbj{\o}rn Rasmussen, Bertram Brovang, Anasua
Chatterjee, Ferdinand Kuemmeth
- Abstract要約: スピン量子ビットアレイにおける電子の遷移を制御するための最初の実用的なアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,与えられたポリトープのすべての面の個数,形状,サイズを求めるために,能動的学習を用いる。
以上の結果から, 測定精度の順に小型のファセットを含め, ポリトープのファセットを確実に発見できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.32875035022296
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In spin based quantum dot arrays, a leading technology for quantum
computation applications, material or fabrication imprecisions affect the
behaviour of the device, which is compensated via tuning parameters. Automatic
tuning of these device parameters constitutes a formidable challenge for
machine-learning. Here, we present the first practical algorithm for
controlling the transition of electrons in a spin qubit array. We exploit a
connection to computational geometry and phrase the task as estimating a convex
polytope from measurements.
Our proposed algorithm uses active learning, to find the count, shapes and
sizes of all facets of a given polytope. We test our algorithm on artifical
polytopes as well as a real 2x2 spin qubit array. Our results show that we can
reliably find the facets of the polytope, including small facets with sizes on
the order of the measurement precision. We discuss the implications of the
NP-hardness of the underlying estimation problem and outline design
considerations, limitations and tuning strategies for controlling future
large-scale spin qubit devices.
- Abstract（参考訳）: スピンベースの量子ドットアレイでは、量子計算アプリケーションの主要な技術である材料や製造のインプレッションがデバイスの振る舞いに影響を与え、チューニングパラメータによって補償される。
これらのデバイスパラメータの自動チューニングは、機械学習にとって大きな課題となる。
本稿では、スピン量子ビットアレイにおける電子の遷移を制御するための最初の実用的なアルゴリズムを提案する。
計算幾何学への接続を利用して、そのタスクを計測から凸ポリトープを推定する。
提案アルゴリズムは,与えられたポリトープのすべての面の個数,形状,サイズを求めるために,能動的学習を用いる。
我々は,人工多面体および実2x2スピン量子ビットアレイ上で,本アルゴリズムを検証した。
以上の結果から, 測定精度の順に小型のファセットを含め, ポリトープのファセットを確実に発見できることが示唆された。
本稿では,基礎となる推定問題のnp硬さの意義を考察し,将来的なスピン量子デバイス制御のための設計上の考察,限界,チューニング戦略について概説する。
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