論文の概要: Automating detection of Two-Level Systems in Superconducting Qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21983v1
• Date: Sat, 22 Aug 2026 14:32:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-25 13:29:43.550621
• Title: Automating detection of Two-Level Systems in Superconducting Qubits
• Title（参考訳）: 超伝導量子ビットにおける二層系の自動検出
• Abstract要約: 2レベル系(TLS)欠陥は、超伝導トランスモン量子ビットにおけるデコヒーレンスと操作不安定性の主要なメカニズムである。 本稿では、時間分解SWAP分光法から直接TLS統計を抽出するための2つの相補的解析パイプラインを提示、ベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.039962620404822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Microscopic two-level system (TLS) defects remain a primary mechanism of decoherence and operational instability in superconducting transmon qubits, necessitating scalable and automated methods for their characterization. Here, we present and benchmark two complementary analysis pipelines for extracting TLS statistics directly from time-resolved SWAP spectroscopy: one-dimensional decay-rate fitting (1D-DRF), which detects defects via localized enhancements in the qubit relaxation rate, and a deterministic, non-parametric computer-vision framework (2D-CV) that achieves two-dimensional spectral localization by exploiting the temporal persistence of coherent population suppression. We deploy both methods on SWAP spectroscopy measurements from 52 flux-tunable transmon qubits on Rigetti processors with and without moderate ($\sim 10\%$) post-fabrication frequency trimming via Alternating-Bias Assisted Annealing (ABAA). We show that both pipelines converge on a consistent global characterization of the defect landscape while exhibiting complementary sensitivity across distinct coupling regimes. Crucially, both methods independently reveal a count--loss decoupling under moderate annealing: while the total detectable TLS defect density remains statistically unchanged, the span-integrated dielectric loss is reduced by approximately a factor of two, demonstrating selective suppression of the most strongly dissipative defect channels. These results establish an automated, non-parametric analysis framework for high-throughput hardware diagnostics and provide a statistical baseline for post-fabrication defect engineering in large-scale superconducting quantum processors.
• Abstract（参考訳）: 微視的二段階系(TLS)欠陥は、超伝導トランスモン量子ビットにおけるデコヒーレンスと操作不安定性の第一のメカニズムであり、その特性評価のためにスケーラブルで自動化された手法を必要とする。 本稿では,時間分解型SWAP分光法からTLS統計を直接抽出する2つの相補的解析パイプラインについて,1次元減衰率フィッティング (1D-DRF) と,コヒーレント人口抑制の時間的持続性を利用して2次元の空間的局所化を実現する決定論的非パラメトリックコンピュータビジョンフレームワーク (2D-CV) を提案する。 我々は,リゲッティプロセッサ上で52個のフラックス可変トランスモン量子ビットを用いてSWAP分光測定を行い,中等度($\sim 10\%$)の周波数トリミングをAlternating-Bias Assisted Annealing (ABAA) を介して行う。 両パイプラインは, 異なる結合状態間で相補的な感度を示しながら, 欠陥景観のグローバルな一貫した特徴に収束することを示す。 いずれの方法も, 測定可能なTLS欠陥密度は統計的に変化しないものの, 分割誘電損失を約2倍に低減し, 最も強い散逸性欠陥チャネルを選択的に抑制することを示した。 これらの結果は、高速なハードウェア診断のための自動非パラメトリック分析フレームワークを確立し、大規模超伝導量子プロセッサにおけるポストファブリケーション欠陥工学の統計ベースラインを提供する。

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