論文の概要: QArray+: A physics-informed GPU-accelerated simulator for quantum dot arrays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.02736v1
- Date: Wed, 02 Sep 2026 15:43:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-03 17:53:18.452093
- Title: QArray+: A physics-informed GPU-accelerated simulator for quantum dot arrays
- Title（参考訳）: QArray+:量子ドットアレイのための物理インフォームGPU加速シミュレータ
- Abstract要約: 本稿では,QArrayフレームワークの拡張であるQArray+について紹介する。
このアプローチは、コヒーレントな相互電荷-状態ハイブリッド化と、機械学習モデルのトレーニングに不可欠な非平衡ラッチダイナミクスの統一シミュレーションを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.507321002567038
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Semiconductor quantum-dot arrays are a compelling platform for scalable quantum technologies, yet their practical operation is hindered by the complexity of tuning large-scale devices. Existing automation tools rely on simplified physical models---such as constant-capacitance approximations and equilibrium Hubbard models---which assume instantaneous relaxation to a steady state. These frameworks fail in experimentally critical regimes where measurement rates exceed tunneling dynamics, necessitating more sophisticated non-equilibrium control strategies. To bridge this gap, we introduce QArray+, an extension of the QArray framework that incorporates gate-dependent tunnel coupling and a quantum open-system description of dissipative processes. This approach enables the unified simulation of coherent interdot charge-state hybridization and the non-equilibrium latching dynamics essential for training robust machine-learning models for automated device operation. Implemented in JAX with GPU acceleration, QArray+ scales across GPUs and multi-node systems. For example, a charge stability diagram for a 100X100 grid of gate voltages over 64 dots can be computed in $\sim0.17\,\mathrm{s}$ on multiple GPUs. Since interdot interactions are short-ranged and the corresponding tuning corrections are local, simulations at these scales capture the physics relevant to even larger devices. These capabilities support high-throughput dataset generation for automated device tuning.
- Abstract（参考訳）: 半導体量子ドットアレイはスケーラブルな量子技術のための魅力的なプラットフォームであるが、その実用的な操作は、大規模デバイスをチューニングする複雑さによって妨げられている。
既存の自動化ツールは、定数キャパシタンス近似や平衡ハバードモデルなど、単純化された物理モデルに依存している。
これらの枠組みは、測定率がトンネル力学を超え、より洗練された非平衡制御戦略を必要とする実験的な臨界状態において失敗する。
このギャップを埋めるために、ゲート依存トンネル結合と散逸過程の量子開系記述を組み込んだQArrayフレームワークの拡張であるQArray+を紹介する。
このアプローチにより、コヒーレントな相互電荷-状態ハイブリッド化の統一シミュレーションと、自動デバイス操作のための堅牢な機械学習モデルのトレーニングに不可欠な非平衡ラッチダイナミクスを実現する。
GPUアクセラレーションを備えたJAXで実装されたQArray+は、GPUとマルチノードシステムにわたってスケールする。
例えば、64ドット上のゲート電圧100X100グリッドの電荷安定性図は、複数のGPU上で$\sim0.17\,\mathrm{s}$で計算できる。
インタードット相互作用は短距離であり、対応する調整補正は局所的であるので、これらのスケールでのシミュレーションはより大きなデバイスに関連する物理学を捉えている。
これらの機能は、自動デバイスチューニングのための高スループットデータセット生成をサポートする。
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