論文の概要: Interpretable machine-learning identification of the crossover from subradiance to superradiance in an atomic array

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16098v3
• Date: Mon, 28 Feb 2022 01:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 03:49:49.640064
• Title: Interpretable machine-learning identification of the crossover from subradiance to superradiance in an atomic array
• Title（参考訳）: 原子配列におけるサブラジオアンスからスーパーラジオアンスへのクロスオーバーの解釈可能な機械学習による同定
• Authors: C. Y. Lin and H. H. Jen
• Abstract要約: 光物質が相互作用する量子系は強い相関関係を示し、サブ放射能や超放射能の異なる自発的放出を引き起こす。 我々は、共振双極子-双極子相互作用(RDDI)の下で原子配列を考察し、サブラジアントセクターとスーパーラジアントセクターの交叉を識別するために、積分勾配と解釈可能な機械学習を適用する。
• 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: Light-matter interacting quantum systems manifest strong correlations that lead to distinct cooperative spontaneous emissions of subradiance or superradiance. To demonstrate the essence of long-range correlations in such systems, we consider an atomic array under the resonant dipole-dipole interactions (RDDI) and apply an interpretable machine learning with the integrated gradients to identify the crossover between the subradiant and superradiant sectors. The machine shows that the next nearest-neighbor couplings in RDDI play as much as the roles of nearest-neighbor ones in determining the whole eigenspectrum within the training sets. Our results present the advantage of machine learning approach with explainable ability to reveal the underlying mechanism of correlations in quantum optical systems, which can be potentially applied to investigate many other strongly interacting quantum many-body systems.
• Abstract（参考訳）: 光物質が相互作用する量子系は強い相関関係を示し、サブ放射能や超放射能の異なる自発的放出を引き起こす。 このようなシステムにおける長距離相関の本質を示すために、共振双極子-双極子相互作用(RDDI)の下での原子配列を考察し、サブラジアントセクターとスーパーラジアントセクターの交叉を識別するために積分勾配を用いた解釈可能な機械学習を適用する。 この機械は、RDDIにおける次の最も近い隣のカップリングが、トレーニングセット内の固有スペクトル全体の決定において最も近い隣のカップリングの役割を果たすことを示している。 本研究は,量子光学系における相関のメカニズムを明らかにするための説明可能な能力を備えた機械学習手法の利点を示す。

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