論文の概要: Rapid Charge Stability Diagram Generation from Device-level Modeling of Semiconductor Quantum Dots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28263v1
- Date: Fri, 28 Aug 2026 12:25:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-31 17:16:04.314735
- Title: Rapid Charge Stability Diagram Generation from Device-level Modeling of Semiconductor Quantum Dots
- Title（参考訳）: 半導体量子ドットのデバイスレベルモデリングによる高速帯電安定図生成
- Abstract要約: 自己整合性シュルディンガー・ポアソン計算は、層状半導体量子ドットデバイスの挙動を予測する強力なツールである。
自動チューニングルーチンを用いたマルチドメインマルチモデル(MDMM)を用いて,選択した電荷構成に付随するゲート電圧を同定する。
Intel Tunnel Falls Si/SiGe デバイスの場合、計算コストのごく一部で電荷安定性図を再現するHubbard モデルの能力を実証する。
- 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: Self-consistent Schrödinger-Poisson calculations are a powerful tool for predicting the behavior of layered semiconductor quantum dot devices. However, characterization of charge stability diagrams through fully simulated gate-voltage sweeps is computationally expensive. Combining a Multi-Domain Multi-Model (MDMM) approach with an automated tuning routine, we identify gate voltages associated with selected charge configurations. This small set of self-consistent simulations can be augmented with Full Configuration Interaction (FCI) energy calculations to extract charging energies, lever arms, and interdot Coulomb interactions to directly parameterize a Hubbard model for rapid charge stability diagram generation. For an Intel Tunnel Falls Si/SiGe device, we demonstrate the Hubbard model's ability to reproduce charge stability diagrams at a fraction of the computational cost in comparison to voltage bias sweeps. We further compare the simulated diagrams to experimental data and demonstrate qualitative agreement. Our result represents a step towards predictive digital twin models for semiconductor quantum dot devices. Finally, we apply this workflow towards lever arm engineering in a second device, demonstrating that the method extends to multiple architectures.
- Abstract（参考訳）: 自己整合性シュレーディンガー・ポアソン計算は、層状半導体量子ドットデバイスの挙動を予測する強力なツールである。
しかし, 完全模擬ゲート電圧スイープによる電荷安定性図のキャラクタリゼーションは, 計算コストが高い。
MDMM(Multi-Domain Multi-Model)アプローチと自動チューニングルーチンを組み合わせることで,選択した電荷構成に関連するゲート電圧を同定する。
この小さな自己整合性シミュレーションは、フル構成相互作用(FCI)エネルギー計算を用いて、電荷エネルギー、レバーアーム、インタードットクーロン相互作用を抽出し、急速電荷安定図生成のためのハッバードモデルを直接パラメータ化することができる。
Intel Tunnel Falls Si/SiGe デバイスでは、電圧バイアススイープに比べて計算コストのごく一部で電荷安定性図を再現できるHubbard モデルを実証する。
さらにシミュレーション図と実験データを比較し,定性的な一致を示す。
この結果は,半導体量子ドットデバイスにおける予測ディジタル双対モデルへの一歩である。
最後に、このワークフローを第2のデバイスにおけるレバーアームエンジニアリングに適用し、メソッドが複数のアーキテクチャに拡張できることを実証する。
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