論文の概要: Faster State Preparation across Quantum Phase Transition Assisted by
Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11987v3
- Date: Wed, 10 Feb 2021 03:54:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-23 06:39:24.474509
- Title: Faster State Preparation across Quantum Phase Transition Assisted by
Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習による量子相転移の高速な状態形成
- Authors: Shuai-Feng Guo, Feng Chen, Qi Liu, Ming Xue, Jun-Jie Chen, Jia-Hao
Cao, Tian-Wei Mao, Meng Khoon Tey, and Li You
- Abstract要約: エネルギーギャップは、有限多体系(MB)における量子相転移の量子臨界点付近に発達する。
この研究は、励起レベルダイナミクスを利用して、より高速なスイーピングポリシーを報告している。
損失がない場合には、準備されたDicke状態と目標のDicke状態との間に99%の忠実度が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.358966840148522
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An energy gap develops near quantum critical point of quantum phase
transition in a finite many-body (MB) system, facilitating the ground state
transformation by adiabatic parameter change. In real application scenarios,
however, the efficacy for such a protocol is compromised by the need to balance
finite system life time with adiabaticity, as exemplified in a recent
experiment that prepares three-mode balanced Dicke state near deterministically
[PNAS {\bf 115}, 6381 (2018)]. Instead of tracking the instantaneous ground
state as unanimously required for most adiabatic crossing, this work reports a
faster sweeping policy taking advantage of excited level dynamics. It is
obtained based on deep reinforcement learning (DRL) from a multi-step training
scheme we develop. In the absence of loss, a fidelity $\ge 99\%$ between
prepared and the target Dicke state is achieved over a small fraction of the
adiabatically required time. When loss is included, training is carried out
according to an operational benchmark, the interferometric sensitivity of the
prepared state instead of fidelity, leading to better sensitivity in about half
of the previously reported time. Implemented in a Bose-Einstein condensate of
$\sim 10^4$ $^{87}$Rb atoms, the balanced three-mode Dicke state exhibiting an
improved number squeezing of $13.02\pm0.20$ dB is observed within 766 ms,
highlighting the potential of DRL for quantum dynamics control and quantum
state preparation in interacting MB systems.
- Abstract（参考訳）: エネルギーギャップは、有限多体(mb)系における量子相転移の量子臨界点付近で発展し、断熱パラメータ変化による基底状態変換を促進する。
しかし、実際のアプリケーションシナリオでは、そのようなプロトコルの有効性は、有限系の寿命と断熱性のバランスをとる必要性によって損なわれ、例えば、最近の実験では、3モードのバランスのあるディッケ状態が決定論的に[pnas {\bf 115}, 6381 (2018)]に近い状態になる。
この研究は、ほとんどの断熱的横断に必要となる即時基底状態を追跡する代わりに、励起レベルダイナミクスを生かしてより高速なスイーピングポリシーを報告している。
本手法は, 深層強化学習(DRL)に基づいて開発する多段階学習手法を用いて得られた。
損失がなければ、用意された状態と目標ディッケ状態との間の忠実度$\ge 99\%$が、断続的に要求される時間のごく一部で達成される。
損失を含む場合には、運用ベンチマークに従ってトレーニングを行い、忠実度の代わりに準備状態の干渉感度を算出し、前回報告した時間の約半分で感度が向上する。
ボース=アインシュタイン凝縮の$\sim 10^4$$^{87}$Rb原子に実装され、バランスのとれた3モードのディック状態は13.02\pm0.20$dBの値が766 msで観測され、相互作用するMB系における量子力学制御と量子状態準備のためのDRLの可能性を強調している。
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