Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning control of quantum systems using frequency-domain optimization algorithms

論文の概要: Learning control of quantum systems using frequency-domain optimization algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13080v1
Date: Tue, 26 May 2020 23:14:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-18 07:13:58.201818
Title: Learning control of quantum systems using frequency-domain optimization algorithms
Title（参考訳）: 周波数領域最適化アルゴリズムを用いた量子システムの学習制御
Authors: Daoyi Dong, Chuan-Cun Shu, Jiangchao Chen, Xi Xing, Hailan Ma, Yu Guo, Herschel Rabitz
Abstract要約: 量子系の超高速レーザー制御における周波数領域最適化アルゴリズムを用いる。 Pr(hfac)$_3$分子のフラグメント化のための超高速レーザー制御実験において,その能力を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6822065544021
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We investigate two classes of quantum control problems by using frequency-domain optimization algorithms in the context of ultrafast laser control of quantum systems. In the first class, the system model is known and a frequency-domain gradient-based optimization algorithm is applied to searching for an optimal control field to selectively and robustly manipulate the population transfer in atomic Rubidium. The other class of quantum control problems involves an experimental system with an unknown model. In the case, we introduce a differential evolution algorithm with a mixed strategy to search for optimal control fields and demonstrate the capability in an ultrafast laser control experiment for the fragmentation of Pr(hfac)$_3$ molecules.
Abstract（参考訳）: 量子系の超高速レーザー制御における周波数領域最適化アルゴリズムを用いて、量子制御問題の2つのクラスについて検討する。第一級では, システムモデルが知られ, 周波数領域勾配に基づく最適化アルゴリズムを適用し, 原子ルビジウムの集団移動を選択的に, 頑健に操作するための最適制御場を求める。他の種類の量子制御問題は未知のモデルを持つ実験システムを含む。この場合、最適制御場を探索し、Pr(hfac)$_3$分子のフラグメント化のための超高速レーザー制御実験でその能力を実証するための混合戦略を持つ微分進化アルゴリズムを導入する。

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