論文の概要: Opportunities and Challenges of Computational Electromagnetics Methods for Superconducting Circuit Quantum Device Modeling: A Practical Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20774v1
- Date: Tue, 25 Nov 2025 19:10:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-27 18:37:58.816054
- Title: Opportunities and Challenges of Computational Electromagnetics Methods for Superconducting Circuit Quantum Device Modeling: A Practical Review
- Title(参考訳): 超伝導回路量子デバイスモデリングにおける計算電磁法の可能性と課題:実際的考察
- Authors: Samuel T. Elkin, Ghazi Khan, Ebrahim Forati, Brandon W. Langley, Dogan Timucin, Reza Molavi, Sara Sussman, Thomas E. Roth,
- Abstract要約: 多くの技術の設計にはCEM法が不可欠である。
超伝導回路量子デバイスの設計は、非伝統的な材料特性と重要な特徴のために、このカテゴリに該当する。
このようなマルチスケールデバイスは、CEMツールの基本的特性を強調し、シミュレーション時間の増加、精度の低下、あるいはソリューションを確実に見つけることさえできない。
このレビューは、研究者がデバイスをモデル化するために選択する必要があるかもしれない主要なCEM技術の基本的側面の実践的な紹介となる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.043203236729386474
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-fidelity numerical methods that model the physical layout of a device are essential for the design of many technologies. For methods that characterize electromagnetic effects, these numerical methods are referred to as computational electromagnetics (CEM) methods. Although the CEM research field is mature, emerging applications can still stress the capabilities of the techniques in use today. The design of superconducting circuit quantum devices falls in this category due to the unconventional material properties and important features of the devices covering nanometer to centimeter scales. Such multiscale devices can stress the fundamental properties of CEM tools which can lead to an increase in simulation times, a loss in accuracy, or even cause no solution to be reliably found. While these challenges are being investigated by CEM researchers, knowledge about them is limited in the broader community of users of these CEM tools. This review is meant to serve as a practical introduction to the fundamental aspects of the major CEM techniques that a researcher may need to choose between to model a device, as well as provide insight into what steps they may take to alleviate some of their challenges. Our focus is on highlighting the main concepts without rigorously deriving all the details, which can be found in many textbooks and articles. After covering the fundamentals, we discuss more advanced topics related to the challenges of modeling multiscale devices with specific examples from superconducting circuit quantum devices. We conclude with a discussion on future research directions that will be valuable for improving the ability to successfully design increasingly more sophisticated superconducting circuit quantum devices. Although our focus and examples are taken from this area, researchers from other fields will still benefit from the details discussed here.
- Abstract(参考訳): デバイスの物理的レイアウトをモデル化する高忠実度数値法は多くの技術の設計に不可欠である。
電磁効果を特徴づける手法については、これらの数値法を計算電磁法(英語版)(CEM)と呼ぶ。
CEM研究分野は成熟しているが、新しい応用は今でも、現在使われている技術の能力を強調している。
超伝導回路量子デバイスの設計は、従来の材料特性とナノメートルからセンチメートルのスケールをカバーする装置の重要な特徴のために、このカテゴリに該当する。
このようなマルチスケールデバイスは、CEMツールの基本的特性を強調し、シミュレーション時間の増加、精度の低下、あるいはソリューションを確実に見つけることさえできない。
これらの課題は、CEM研究者によって調査されているが、これらのCEMツールの幅広いユーザコミュニティにおいて、その知識は限られている。
このレビューは、研究者がデバイスをモデル化するために選択する必要があるかもしれない主要なCEM技術の基本的な側面の実践的な紹介として役立ち、また、彼らの課題を緩和するためにどのようなステップを踏むかについての洞察を提供する。
我々の焦点は、すべての詳細を厳格に導き出すことなく、主要な概念を強調することであり、それは多くの教科書や記事に見られる。
本研究は, 超伝導回路量子デバイスを具体例として, マルチスケールデバイスをモデル化する際の課題に関して, より先進的な話題を論じる。
我々は、より洗練された超伝導回路量子デバイスを設計する能力の向上に有用な今後の研究方向性について、議論を締めくくった。
この分野の焦点と実例はここにあるが、他の分野の研究者はここで議論した詳細から恩恵を受けるだろう。
関連論文リスト
- Demonstration of Efficient Predictive Surrogates for Large-scale Quantum Processors [64.50565018996328]
本稿では,与えられた量子プロセッサの平均値挙動を計算効率よくエミュレートする予測代理の概念を導入する。
これらのサロゲートを用いて、最大20個のプログラム可能な超伝導量子ビットを持つ量子プロセッサをエミュレートし、変分量子固有解器の効率的な事前学習を可能にする。
実験結果から, 予測サロゲートは測定オーバーヘッドを桁違いに低減するだけでなく, 従来の量子リソース集約的な手法よりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-23T12:51:03Z) - Current Opinions on Memristor-Accelerated Machine Learning Hardware [6.670055193544993]
本論文は,メムリスタをベースとした機械学習アクセラレータの現状を概観する。
本論では, デバイス変動, 周辺回路の効率性, 設計と最適化の体系化など, この分野に残る重要な課題について論じる。
Memristorベースのアクセラレーターは、特に電力効率が最重要であるエッジアプリケーションにおいて、AIハードウェアの能力を著しく向上させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-22T05:10:47Z) - A Review of Design Concerns in Superconducting Quantum Circuits [0.0]
本稿では,量子情報応用のための超伝導回路デバイスの設計プロセスについて述べる。
デバイス上で望ましい実効ハミルトニアンを実装するために考慮すべき要因について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T22:16:57Z) - Multi-mode architectures for noise-resilient superconducting qubits [0.0]
超伝導量子ビットはこの方向に大きく研究されている。
主な焦点はマルチモード超伝導回路であり、パラダイム的な例はいわゆる0-pi$回路である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-04T08:17:08Z) - Physics Embedded Machine Learning for Electromagnetic Data Imaging [83.27424953663986]
電磁法(EM)イメージングは、セキュリティ、バイオメディシン、地球物理学、各種産業のセンシングに広く応用されている。
機械学習(ML)技術,特に深層学習(DL)技術は,高速かつ正確な画像化の可能性を秘めている。
本稿では、学習に基づくEMイメージングに物理を取り入れる様々なスキームについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-26T02:10:15Z) - First design of a superconducting qubit for the QUB-IT experiment [50.591267188664666]
QUB-ITプロジェクトの目標は、量子非破壊(QND)測定と絡み合った量子ビットを利用した、反復的な単一光子カウンタを実現することである。
本稿では,Qiskit-Metalを用いた共振器に結合したトランスモン量子ビットからなる第1の超伝導デバイスの設計とシミュレーションを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T07:05:10Z) - Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting
qubit [50.591267188664666]
我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。
このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。
このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T15:58:57Z) - Simulating Quantum Materials with Digital Quantum Computers [55.41644538483948]
デジタル量子コンピュータ(DQC)は、古典的コンピュータでは引き起こせない量子シミュレーションを効率的に行うことができる。
このレビューの目的は、物理量子優位性を達成するために行われた進歩の要約を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-21T20:10:38Z) - Circuit Quantum Electrodynamics [62.997667081978825]
マクロレベルの量子力学的効果は、1980年代にジョセフソン接合型超伝導回路で初めて研究された。
過去20年間で、量子情報科学の出現は、これらの回路を量子情報プロセッサの量子ビットとして利用するための研究を強化してきた。
量子電磁力学(QED)の分野は、今では独立して繁栄する研究分野となっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-26T12:47:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。