論文の概要: quchip: A Differentiable Toolkit for Modeling Quantum Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.17081v1
• Date: Sun, 19 Jul 2026 05:18:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.351778
• Title: quchip: A Differentiable Toolkit for Modeling Quantum Devices
• Title（参考訳）: quchip: 量子デバイスをモデリングするための微分可能なツールキット
• Abstract要約: quchipはオープンソースのPythonツールキットで、QuTiPやdynamiqのバックエンドに依存しないシミュレーションを明示的に表現し、組み立てる。 着替え可能な5デバイスモデルの実験ループを実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predictive modeling of a superconducting quantum chip requires more than a Hamiltonian: the model must connect device physics, control-line transformations, chosen frames and approximations, dissipation, and measured observables. We present quchip, an open-source Python toolkit that represents these parts explicitly and assembles backend-independent simulations for QuTiP or dynamiqs; with dynamiqs, device and control parameters remain differentiable through the solve. We demonstrate the resulting experimental loop on a five-device model fitted to dressed observables. Simulated phase sweeps identify the complex crosstalk between two control lines, and inversion of the inferred response suppresses the effective leakage by more than two orders of magnitude. Over sixteen simultaneous $π$ pulses, the corrected pulse-end populations remain within $0.3$ percentage points of the crosstalk-free response. Adiabatically eliminating the bus and readout resonators reduces the Hilbert-space dimension from 576 to 16, after which gradients through simulated tomography recover the four injected crosstalk parameters with a maximum complex error of $1.5\times10^{-5}$. A single explicit model can therefore support prediction, correction, and inverse parameter recovery.
• Abstract（参考訳）: 超伝導量子チップの予測モデリングには、ハミルトニアン以上のものが必要である: モデルはデバイス物理学、制御線変換、選択されたフレームと近似、散逸、測定された可観測物とを接続する必要がある。 提案するquchipは,QuTiPやdynamiqのバックエンドに依存しないシミュレーションを明示的に表現し,組み立てるオープンソースのPythonツールキットである。 着替え可能な5デバイスモデルの実験ループを実演する。 シミュレーションフェーズスイープは、2つの制御ライン間の複雑なクロストークを識別し、推論応答の逆転は2桁以上の有効リークを抑制する。 16ドル以上の同時パルスでは、補正されたパルス終末の個体数はクロストーク応答の0.3ドルの範囲内に留まる。 バスと読み出し共振器は、ヒルベルト空間の次元を576から16に減らし、その後、シミュレートトモグラフィによる勾配は、最大1.5\times10^{-5}$の複素誤差で4つの射出クロストークパラメータを復元する。 したがって、単一の明示的なモデルは予測、修正、逆パラメータの回復をサポートすることができる。

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