論文の概要: Simulation of Charge Stability Diagrams for Automated Tuning Solutions (SimCATS)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08032v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 14:36:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.14621
• Title: Simulation of Charge Stability Diagrams for Automated Tuning Solutions (SimCATS)
• Title（参考訳）: 自動チューニングソリューション(SimCATS)の電荷安定性図のシミュレーション
• Authors: Fabian Hader, Sarah Fleitmann, Jan Vogelbruch, Lotte Geck, Stefan van Waasen,
• Abstract要約: 量子ドットは、量子計算の適切な基礎を提供するために正確に調整されなければならない。 1つの重要なステップは、量子ドット内の適切な数の電子をトラップすることである。 本稿では,そのような測定の現実的なシミュレーションに対する新しいアプローチを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum dots must be tuned precisely to provide a suitable basis for quantum computation. A scalable platform for quantum computing can only be achieved by fully automating the tuning process. One crucial step is to trap the appropriate number of electrons in the quantum dots, typically accomplished by analyzing charge stability diagrams (CSDs). Training and testing automation algorithms require large amounts of data, which can be either measured and manually labeled in an experiment or simulated. This article introduces a new approach to the realistic simulation of such measurements. Our flexible framework enables the simulation of ideal CSD data complemented with appropriate sensor responses and distortions. We suggest using this simulation to benchmark published algorithms. Also, we encourage the extension by custom models and parameter sets to drive the development of robust, technology-independent algorithms. Code is available at https://github.com/f-hader/SimCATS.
• Abstract（参考訳）: 量子ドットは、量子計算の適切な基礎を提供するために正確に調整されなければならない。 量子コンピューティングのためのスケーラブルなプラットフォームは、チューニングプロセスを完全に自動化することでのみ実現できる。 1つの重要なステップは、典型的には電荷安定性図(CSD)を分析することによって達成される量子ドット内の適切な数の電子をトラップすることである。 自動化アルゴリズムのトレーニングとテストには大量のデータが必要である。 本稿では,そのような測定の現実的なシミュレーションに対する新しいアプローチを紹介する。 我々のフレキシブルなフレームワークは、適切なセンサ応答と歪みを補完する理想的なCDDデータのシミュレーションを可能にする。 我々は、このシミュレーションを公開アルゴリズムのベンチマークに使用することを提案する。 また、ロバストで技術に依存しないアルゴリズムの開発を促進するために、カスタムモデルとパラメータセットによる拡張を推奨する。 コードはhttps://github.com/f-hader/SimCATS.comで入手できる。

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