論文の概要: Reinforcement learning-enhanced protocols for coherent population-transfer in three-level quantum systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00973v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 14:17:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 08:34:38.658468
• Title: Reinforcement learning-enhanced protocols for coherent population-transfer in three-level quantum systems
• Title（参考訳）: 3レベル量子システムにおけるコヒーレント集団移動のための強化学習エンハンスドプロトコル
• Authors: Jonathon Brown, Pierpaolo Sgroi, Luigi Giannelli, Gheorghe Sorin Paraoanu, Elisabetta Paladino, Giuseppe Falci, Mauro Paternostro and Alessandro Ferraro
• Abstract要約: 我々は、人口移動のための最適なプロトコルを特定するために、強化学習に基づくアプローチとより伝統的な最適化手法を組み合わせて展開する。 提案手法は,効率的なプロトコルの存在を明らかにするための制御プロトコルの空間を探索することができる。 私たちが特定する新しいプロトコルは、エネルギー損失と軽視の両方に対して堅牢です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.591267188664666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We deploy a combination of reinforcement learning-based approaches and more traditional optimization techniques to identify optimal protocols for population transfer in a multi-level system. We constraint our strategy to the case of fixed coupling rates but time-varying detunings, a situation that would simplify considerably the implementation of population transfer in relevant experimental platforms, such as semiconducting and superconducting ones. Our approach is able to explore the space of possible control protocols to reveal the existence of efficient protocols that, remarkably, differ from (and can be superior to) standard Raman, STIRAP or other adiabatic schemes. The new protocols that we identify are robust against both energy losses and dephasing.
• Abstract（参考訳）: 強化学習に基づくアプローチと、より伝統的な最適化手法を組み合わせて、多レベルシステムにおける人口移動の最適なプロトコルを識別する。 我々は, 半超伝導や超伝導など, 関連する実験プラットフォームにおける人口移動の実施を著しく単純化する状況である, 固定結合速度, 時間変化のデチューニングの場合に, 戦略を制約する。 我々のアプローチは、標準のRamanやSTIRAPや他の断熱的スキームと著しく異なる(かつ優れている)効率的なプロトコルの存在を明らかにするための制御プロトコルの空間を探索することができる。 私たちが識別する新しいプロトコルは、エネルギー損失と軽視の両方に対して堅牢です。

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