論文の概要: Machine classification for probe based quantum thermometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04555v2
• Date: Mon, 4 Oct 2021 07:04:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 23:52:29.533481
• Title: Machine classification for probe based quantum thermometry
• Title（参考訳）: プローブ型量子温度計の機械分類
• Authors: Fabr\'icio S. Luiz, A. de Oliveira Junior, Felipe F. Fanchini and Gabriel T. Landi
• Abstract要約: プローブに基づく量子温度測定を考察し、機械分類がモデルに依存しない推定を提供することを示す。 提案手法はk-nearest-neighborアルゴリズムに基づく。
• 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 consider probe-based quantum thermometry and show that machine classification can provide model-independent estimation with quantifiable error assessment. Our approach is based on the k-nearest-neighbor algorithm. The machine is trained using data from either computer simulations or a calibration experiment. This yields a predictor which can be used to estimate the temperature from new observations. The algorithm is highly flexible and works with any kind of probe observable. It also allows to incorporate experimental errors, as well as uncertainties about experimental parameters. We illustrate our method with an impurity thermometer in a Bose-gas, as well as in the estimation of the thermal phonon number in the Rabi model.
• Abstract（参考訳）: プローブに基づく量子温度測定を考察し,機械分類が定量的な誤差評価を伴うモデル非依存推定を提供することを示す。 提案手法はk-nearest-neighborアルゴリズムに基づく。 この機械は、コンピュータシミュレーションまたは校正実験のデータを用いて訓練される。 これにより、新しい観測から温度を推定できる予測器が得られる。 このアルゴリズムは非常に柔軟で、どんなプローブでも観測できる。 また、実験的なエラーや実験パラメータに関する不確実性も組み込むことができる。 本手法はボースガス中の不純物温度計を用いて,rabiモデルにおける熱フォノン数の推定を行う。

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