用于玻色子量子计算的超导腔体与Transmon神经网络逆向设计

论文提出两类深度神经网络，分别从目标腔体观测量反推三维超导射频腔几何，以及从目标耦合率、量子比特频率和非简谐性（g、ν_q、α）反推Transmon设计。端到端重新仿真显示，腔体候选设计与目标误差约5%，Transmon约2%，为高成本迭代电磁仿真提供快速替代路径。