論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Quantum State Preparation with Weak Nonlinear Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08816v3
• Date: Tue, 28 Jun 2022 18:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 21:18:51.172528
• Title: Deep Reinforcement Learning for Quantum State Preparation with Weak Nonlinear Measurements
• Title（参考訳）: 弱非線形計測による量子状態形成のための深部強化学習
• Authors: Riccardo Porotti, Antoine Essig, Benjamin Huard, Florian Marquardt
• Abstract要約: 事前知識を必要とせずに,強化学習がフィードバック戦略の発見に成功することを示す。 本稿では,光子数の量子非破壊検出を行うキャビティにおける状態生成について述べる。 異なるフォック状態の測定速度も制御できるので、重ね合わせ状態に到達することも可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum control has been of increasing interest in recent years, e.g. for tasks like state initialization and stabilization. Feedback-based strategies are particularly powerful, but also hard to find, due to the exponentially increased search space. Deep reinforcement learning holds great promise in this regard. It may provide new answers to difficult questions, such as whether nonlinear measurements can compensate for linear, constrained control. Here we show that reinforcement learning can successfully discover such feedback strategies, without prior knowledge. We illustrate this for state preparation in a cavity subject to quantum-non-demolition detection of photon number, with a simple linear drive as control. Fock states can be produced and stabilized at very high fidelity. It is even possible to reach superposition states, provided the measurement rates for different Fock states can be controlled as well.
• Abstract（参考訳）: 量子制御は近年、状態の初期化や安定化といったタスクへの関心が高まっている。 フィードバックベースの戦略は、指数関数的に増加する検索空間のため、特に強力だが見つけにくい。 深い強化学習は、この点において大きな可能性を秘めている。 非線形測定が線形で制約のある制御を補償できるかどうかなど、難しい問題に対する新たな答えを提供する可能性がある。 ここでは、事前知識がなければ、強化学習がフィードバック戦略の発見に成功することを示す。 簡単な線形駆動を制御として,光子数の量子非破壊検出を行うキャビティにおける状態生成について述べる。 フォック状態は非常に高い忠実度で生成および安定化することができる。 異なるフォック状態の測定速度も制御できるので、重ね合わせ状態に到達することも可能である。

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