論文の概要: Generation and storage of spin squeezing via learning-assisted optimal control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13444v3
• Date: Fri, 26 Feb 2021 14:36:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 11:28:58.502038
• Title: Generation and storage of spin squeezing via learning-assisted optimal control
• Title（参考訳）: 学習支援最適制御によるスピンスクイーズの生成と保存
• Authors: Qing-Shou Tan, Mao Zhang, Yu Chen, Jie-Qiao Liao, and Jing Liu
• Abstract要約: ボゾン場に結合した集合スピン系を考察し、このモデルにおける適切な定数制御がこれらの2つのモデルの動的挙動をシミュレートできることを示す。 強化学習アルゴリズムにより、制御が時間変化した場合に、より優れたスクイーズ性能が得られる。 定値制御と時間変化制御の両方を含む新しい種類の複合制御を構築するための4段階戦略を提案するが、異なる時間間隔で実行される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.460567829296081
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The generation and storage of spin squeezing is an attracting topic in quantum metrology and the foundations of quantum mechanics. The major models to realize the spin squeezing are the one- and two-axis twisting models. Here, we consider a collective spin system coupled to a bosonic field, and show that proper constant-value controls in this model can simulate the dynamical behaviors of these two models. More interestingly, a better performance of squeezing can be obtained when the control is time-varying, which is generated via a reinforcement learning algorithm. However, this advantage becomes limited if the collective noise is involved. To deal with it, we propose a four-step strategy for the construction of a new type of combined controls, which include both constant-value and time-varying controls, but performed at different time intervals. Compared to the full time-varying controls, the combined controls not only give a comparable minimum value of the squeezing parameter over time, but also provides a better lifetime and larger full amount of squeezing. Moreover, the amplitude form of a combined control is simpler and more stable than the full time-varying control. Therefore, our scheme is very promising to be applied in practice to improve the generation and storage performance of squeezing.
• Abstract（参考訳）: スピンスクイージングの生成と保存は、量子論と量子力学の基礎において魅力的な話題である。 スピンスクイーズを実現する主要なモデルは、1軸と2軸のねじれモデルである。 ここでは、ボゾン場に結合した集合スピン系を考察し、このモデルにおける適切な定数制御がこれらの2つのモデルの動的挙動をシミュレートできることを示す。 より興味深いことに、強化学習アルゴリズムによって生成される制御の時間変化時に、より優れたスクイーズ性能が得られる。 しかし、この利点は集合ノイズが関与する場合に限定される。 そこで本研究では, 定値制御と時変制御の両方を含むが, 異なる時間間隔で実行する新しいタイプのコンバインド制御の構成のための4段階戦略を提案する。 完全な時間変動制御と比較して、組み合わせた制御は、時間とともにスクイーズパラメータの最小値を与えるだけでなく、寿命が改善され、クイーズ量がより多くなる。 さらに、複合制御の振幅形式は完全な時間変動制御よりもシンプルで安定である。 そこで本手法は,スケザリングの生成と貯蔵性能を向上させるために,実際に適用されることを非常に約束している。

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