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非线性超导量子电路的设计通常依赖于耗时的手动干预电磁仿真迭代过程。这些人工调整包括修改谐振腔长度或约瑟夫森结能量等设计变量，以满足目标参数如模式频率、衰减率及耦合强度等要求。该研究团队提出了一种高效自动化超导电路优化的方法，可显著减少人工干预需求。该方法的高效性源自用户定义的、基于物理原理的非线性模型，这些模型能引导参数更新朝向预期目标。此外，研究人员将整套优化方法实现为开源Python软件包QDesignOptimizer，通过结合Ansys HFSS高精度电磁仿真与集成至Qiskit-Metal设计工具的参与比能量（pyEPR）分析，实现了设计流程的自动化。该工具支持模块化、灵活的子系统级分析，并能轻松扩展至其他参数的优化。该方法不仅适用于超导电路，还可广泛应用于科技领域的各类非线性优化问题。