論文の概要: Reinforcement learning approach to non-equilibrium quantum thermodynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07770v2
• Date: Fri, 18 Dec 2020 17:03:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 06:39:38.258239
• Title: Reinforcement learning approach to non-equilibrium quantum thermodynamics
• Title（参考訳）: 非平衡量子熱力学への強化学習アプローチ
• Authors: Pierpaolo Sgroi, G. Massimo Palma, and Mauro Paternostro
• Abstract要約: 我々は、平衡から引き出された閉量子系におけるエントロピー生成を低減するために強化学習アプローチを用いる。 時間依存駆動電位を受ける単粒子・二粒子系の場合に対して,本手法をうまく適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We use a reinforcement learning approach to reduce entropy production in a closed quantum system brought out of equilibrium. Our strategy makes use of an external control Hamiltonian and a policy gradient technique. Our approach bears no dependence on the quantitative tool chosen to characterize the degree of thermodynamic irreversibility induced by the dynamical process being considered, require little knowledge of the dynamics itself and does not need the tracking of the quantum state of the system during the evolution, thus embodying an experimentally non-demanding approach to the control of non-equilibrium quantum thermodynamics. We successfully apply our methods to the case of single- and two-particle systems subjected to time-dependent driving potentials.
• Abstract（参考訳）: 我々は、平衡から引き出された閉量子系におけるエントロピー生成を低減するために強化学習アプローチを用いる。 我々の戦略は、ハミルトニアンの外部制御と政策勾配技術を利用する。 提案手法は, 動的過程による熱力学的不可逆性の度合いを特徴付けるために選択された定量的ツールに依存しず, 力学自体の知識をほとんど必要とせず, 進化中の系の量子状態の追跡も必要とせず, 非平衡量子力学の制御に対する実験的に非要求的なアプローチを具現化している。 時間依存駆動電位を受ける単粒子・二粒子系の場合に対して,本手法をうまく適用する。

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