研究目的
利用机器学习算法将量子点量子比特自动调谐至特定电荷态。
研究成果
该研究成功实现了一种机器学习辅助的自动调谐器，用于设置柱塞门电压以达到双量子点（DQD）的任意电荷配置。实验测试中该算法成功率达到57%，主要误差源被确定为信噪比较弱。未来改进方向可能包括更精细的测量和有针对性的电荷稳定性图采样。
研究不足
主要限制在于部分测量中信噪比较弱，导致误分类。此外，算法成功率会随电荷态跃迁复杂度的增加而降低。
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利用神经网络将双量子点自动调谐至特定电荷态
DOI：10.1103/PhysRevApplied.13.054019
期刊：Physical Review Applied
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
量子点技术处于量子器件领域的前沿，但多量子点系统的调控需要漫长的实验过程，因为必须精确控制多个参数。随着器件复杂度提升和调控参数增多，这一过程耗时越来越长且难以手动完成。本研究为量子点量子比特的自动调控迈出了关键一步：我们提出一种由机器学习驱动的算法，仅需少量粗粒度测量数据作为输入，就能将量子点系统调谐至预设电荷态。通过在砷化镓双量子点器件上训练和测试该算法，我们始终能实现目标态或其邻近状态。
作者：
R. Durrer，B. Kratochwil，J.V. Koski，A.J. Landig，C. Reichl，W. Wegscheider，T. Ihn，E. Greplova
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