quchip：用于量子器件建模的可微工具包

超导量子芯片的预测性建模需要的不仅仅是哈密顿量：模型必须连接器件物理、控制线变换、所选框架和近似、耗散以及测量的可观测量。我们介绍了quchip，一个开源的Python工具包，它明确地表示这些部分，并为QuTiP或dynamiqs组装后端无关的模拟；使用dynamiqs，器件和控制参数在求解过程中保持可微。我们在一个拟合到修饰可观测量的五器件模型上演示了由此产生的实验循环。模拟相位扫描识别出两条控制线之间的复杂串扰，对推断响应的反演将有效泄漏抑制了两个数量级以上。在十六个同时的$\pi$脉冲中，校正后的脉冲结束布居数保持在无串扰响应的0.3个百分点以内。绝热消除总线和读出谐振器将希尔伯特空间维度从576减少到16，之后通过模拟层析成像的梯度恢复了四个注入的串扰参数，最大复数误差为$1.5\times10^{-5}$。因此，一个单一的显式模型可以支持预测、校正和逆参数恢复。