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摘要 量子计算机规模化的一个关键挑战是多个量子位的校准和控制。在固态量子点 (QD) 中，稳定量化电荷所需的栅极电压对于每个单独的量子位都是唯一的，从而产生必须自动调整的高维控制参数空间。机器学习技术能够处理高维数据（前提是有合适的训练集），并且过去已成功用于自动调整。在本文中，我们开发了极小的前馈神经网络，可用于检测 QD 稳定图中的电荷状态转变。我们证明这些神经网络可以在计算机模拟产生的合成数据上进行训练，并稳健地转移到将实验设备调整为所需电荷状态的任务上。此任务所需的神经网络足够小，可以在不久的将来在现有的忆阻器交叉阵列中实现。这为在低功耗硬件上小型化强大的控制元件提供了可能性，这是未来 QD 计算机片上自动调整的重要一步。
量子点中电荷状态自动调节的微型神经网络
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