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由于半导体纳米结构中不可避免存在各类无序缺陷，基于量子点的自旋量子比特器件表现出显著的器件间性能差异。其中半导体-氧化物界面处的电荷无序是导致这种差异的关键因素——尽管会造成量子点关键参数（如相互隧穿耦合强度、电子束缚能等）的随机波动，但该研究发现这些波动具有强相关性。该研究提出了一套系统性表征和缓解此类无序影响的方案：通过硅/锗硅双量子点的有限元建模，模拟界面俘获电荷效应生成了大规模器件统计样本，进而构建出可生成拟真人工数据的预测统计模型，用于训练机器学习算法。对数据集进行主成分分析后，研究人员确定了无序效应在多维参数空间中的主要作用模式。结果表明，参数变异并非随机分布，而是集中在少数主轴上——即器件诸多特性间存在显著相关性。最后，该团队通过栅压扫描生成的控制模式对比，揭示了单纯使用 plunger 栅调控的局限性。该工作通过系统解析导致双量子点特性统计关联的静电无序本质，为提升自旋量子比特器件的可控性和制备良率提供了方法论框架。