論文の概要: Statistical Structure of Charge Disorder in Si/SiGe Quantum Dots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13578v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 14:14:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.699432
• Title: Statistical Structure of Charge Disorder in Si/SiGe Quantum Dots
• Title（参考訳）: Si/SiGe量子ドットにおける電荷障害の統計的構造
• Authors: Saeed Samadi, Łukasz Cywiński, Jan A. Krzywda,
• Abstract要約: 量子ドットベースのスピン量子ビットの特性は、半導体ナノ構造における様々な種類の障害に起因するデバイス間の大きなばらつきを持つ。 この可変性の重要な原因は、半導体-酸化物界面における電荷障害であり、量子ドットの本質的な性質において予測不可能で、しかし、相関的なゆらぎを引き起こす。 本研究は、そのような障害の効果を特徴づけ、緩和するための体系的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Properties of quantum dot based spin qubits have significant inter-device variability due to unavoidable presence of various types of disorder in semiconductor nanostructures. A significant source of this variability is charge disorder at the semiconductor-oxide interface, which causes unpredictable, yet, as we show here, correlated fluctuations in such essential properties of quantum dots like their mutual tunnel couplings, and electronic confinement energies. This study presents a systematic approach to characterize and mitigate the effects of such disorder. We utilize finite element modeling of a Si/SiGe double quantum dot to generate a large statistical ensemble of devices, simulating the impact of trapped interface charges. This work results in a predictive statistical model capable of generating realistic artificial data for training machine learning algorithms. By applying Principal Component Analysis to this dataset, we identify the dominant modes through which disorder affects the multi-dimensional parameter space of the device. Our findings show that the parameter variations are not arbitrary, but are concentrated along a few principal axes - i.e.there are significant correlations between many properties of the devices. We finally compare that against control modes generated by sweeping the gate voltages, revealing limitations of the plunger-only control. This work provides a framework for enhancing the controllability and operational yield of spin qubit devices, by systematically addressing the nature of electrostatic disorder that leads to statistical correlations in properties of double quantum dots.
• Abstract（参考訳）: 量子ドットをベースとしたスピン量子ビットの特性は、半導体ナノ構造における様々な種類の障害が避けられないため、デバイス間の変動が顕著である。 この変動の重大な原因は、半導体-酸化物界面における電荷障害であり、これは予測不可能であるが、ここで示すように、相互トンネル結合や電子閉じ込めエネルギーのような量子ドットの本質的な性質における相関的な変動を引き起こす。 本研究は、そのような障害の効果を特徴づけ、緩和するための体系的なアプローチを提案する。 我々はSi/SiGe二重量子ドットの有限要素モデルを用いて、閉じ込められた界面電荷の影響をシミュレートし、デバイスの大きな統計的アンサンブルを生成する。 この研究により、機械学習アルゴリズムを訓練するための現実的な人工データを生成することができる予測統計モデルが得られる。 このデータセットに主成分分析を適用することで、障害がデバイスの多次元パラメータ空間に影響を与える支配的なモードを特定する。 実験の結果,パラメータの変動は任意ではなく,いくつかの主軸に沿って集中していることがわかった。 最終的に、ゲート電圧を一掃して発生する制御モードと比較し、プランジャのみの制御の限界を明らかにした。 この研究は、二重量子ドットの性質に統計的相関をもたらす静電障害の性質を体系的に解決することにより、スピン量子ビットデバイスの制御性と操作的収量を高めるための枠組みを提供する。

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