論文の概要: QDFlow: A Python package for physics simulations of quantum dot devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13298v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 17:54:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.215271
• Title: QDFlow: A Python package for physics simulations of quantum dot devices
• Title（参考訳）: QDFlow:量子ドットデバイスの物理シミュレーションのためのPythonパッケージ
• Authors: Donovan L. Buterakos, Sandesh S. Kalantre, Joshua Ziegler, Jacob M Taylor, Justyna P. Zwolak,
• Abstract要約: QDFlowは、複数QDアレイのためのオープンソースの物理シミュレータで、地上構造ラベルでリアルな合成データを生成する。 機械学習開発、ベンチマーク、量子デバイス研究のための、大規模で多様なデータセットの作成をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in machine learning (ML) have accelerated progress in calibrating and operating quantum dot (QD) devices. However, most ML approaches rely on access to large, high-quality labeled datasets for training, benchmarking, and validation, with labels capturing key features in the data. Obtaining such datasets experimentally is challenging due to limited data availability and the labor-intensive nature of labeling. QDFlow is an open-source physics simulator for multi-QD arrays that generates realistic synthetic data with ground-truth labels. QDFlow combines a self-consistent Thomas-Fermi solver, a dynamic capacitance model, and flexible noise modules to produce charge stability diagrams and ray-based data closely resembling experiments. With extensive tunable parameters and customizable noise models, QDFlow supports the creation of large, diverse datasets for ML development, benchmarking, and quantum device research.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の最近の進歩は、量子ドット(QD)デバイスの校正と操作の進歩を加速している。 しかしながら、ほとんどのMLアプローチは、トレーニング、ベンチマーク、バリデーションのために、大規模で高品質なラベル付きデータセットへのアクセスに依存しており、ラベルがデータの主要な特徴をキャプチャしている。 このようなデータセットを実験的に取得することは、データ可用性の制限とラベル付けの労働集約性のために困難である。 QDFlowは、複数QDアレイのためのオープンソースの物理シミュレータで、地上構造ラベルでリアルな合成データを生成する。 QDFlowは、自己整合トーマス・フェルミ分解器、動的キャパシタンスモデル、フレキシブルノイズモジュールを組み合わせて、電荷安定性図とレイベースデータを実験によく似たものにする。 広範な調整可能なパラメータとカスタマイズ可能なノイズモデルにより、QDFlowはML開発、ベンチマーク、量子デバイス研究のための大規模で多様なデータセットの作成をサポートする。

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