論文の概要: Learning Coulomb Diamonds in Large Quantum Dot Arrays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01443v1
- Date: Tue, 3 May 2022 12:05:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-04 16:07:45.320846
- Title: Learning Coulomb Diamonds in Large Quantum Dot Arrays
- Title（参考訳）: 大型量子ドットアレイにおけるクーロンダイヤモンドの学習
- Authors: Oswin Krause, Anasua Chatterjee, Ferdinand Kuemmeth, Evert van
Nieuwenburg
- Abstract要約: 量子ドットアレイでクーロンダイヤモンドの面を見つけるアルゴリズムを導入する。
定数相互作用モデルを用いてこれらの配列をシミュレートし、デバイスモデルを学ぶために1次元の走査(光線)に依存する。
小型デバイスでは、シミュレータを使ってクーロンダイヤモンドの正確な境界を計算することもできる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.078085217512207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce an algorithm that is able to find the facets of Coulomb diamonds
in quantum dot arrays. We simulate these arrays using the constant-interaction
model, and rely only on one-dimensional raster scans (rays) to learn a model of
the device using regularized maximum likelihood estimation. This allows us to
determine, for a given charge state of the device, which transitions exist and
what the compensated gate voltages for these are. For smaller devices the
simulator can also be used to compute the exact boundaries of the Coulomb
diamonds, which we use to assess that our algorithm correctly finds the vast
majority of transitions with high precision.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,量子ドットアレイ内のクーロンダイヤモンドのフェセットを探索するアルゴリズムを提案する。
これらのアレイを定常相互作用モデルを用いてシミュレートし,1次元ラスタスキャン(rays)のみに依存して,正則化最大確率推定を用いてデバイスモデルの学習を行う。
これにより、デバイスの所定の電荷状態に対して、どの遷移が存在し、これらに対する補償ゲート電圧が何であるかを決定することができる。
小型デバイスの場合、シミュレーターはクーロンダイヤモンドの正確な境界を計算するのにも使用できます。
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