Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement Learning Approach to Shortcuts between Thermodynamic States with Extra Constraints

論文の概要: Reinforcement Learning Approach to Shortcuts between Thermodynamic States with Extra Constraints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03432v1
Date: Fri, 5 Nov 2021 12:01:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-09 02:15:13.886923
Title: Reinforcement Learning Approach to Shortcuts between Thermodynamic States with Extra Constraints
Title（参考訳）: 余剰制約を伴う熱力学状態間のショートカットに対する強化学習アプローチ
Authors: Rongxing Xu
Abstract要約: 本研究では,一定時間内に同じ温度で開系の2つの平衡状態間の全エントロピー生成を最小化できる最適経路を求める体系的手法を提案する。深部RL手法の一般化により,本手法は,2次元連続制御可能なパラメータを持つ量子システムにおいても,この問題に対処するための強力なツールを提供することができる。
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: We propose a systematic method based on reinforcement learning (RL) techniques to find the optimal path that can minimize the total entropy production between two equilibrium states of open systems at the same temperature in a given fixed time period. Benefited from the generalization of the deep RL techniques, our method can provide a powerful tool to address this problem in quantum systems even with two-dimensional continuous controllable parameters. We successfully apply our method on the classical and quantum two-level systems.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,同じ温度における開システムの2つの平衡状態間のエントロピー生成を一定時間内に最小化できる最適経路を求めるための強化学習(rl)手法に基づく体系的手法を提案する。深層rl技術の一般化により, 2次元連続制御パラメータであっても, 量子システムにおいてこの問題に対処する強力なツールを提供できる。本手法を古典的および量子的2レベルシステムに適用することに成功した。

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