論文の概要: Efficient and Robust Entanglement Generation with Deep Reinforcement Learning for Quantum Metrology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00189v1
• Date: Tue, 1 Mar 2022 02:42:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 12:24:38.229022
• Title: Efficient and Robust Entanglement Generation with Deep Reinforcement Learning for Quantum Metrology
• Title（参考訳）: 量子メトロロジーのための深部強化学習による効率的かつロバストな絡み合い生成
• Authors: Yuxiang Qiu, Min Zhuang, Jiahao Huang, Chaohong Lee
• Abstract要約: 1つの重要な問題は、標準量子限界を超える高精度な測定に適した量子絡み合った状態を作る方法である。 本稿では、深部強化学習(DRL)の助けを借りて、絡み合い発生のための1軸ねじれダイナミクスを加速する最適なパルス列を求める手法を提案する。 DRLを用いた我々のプロトコルは、最先端の実験において効率的かつ容易に実装できる。
• 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 metrology exploits quantum resources and strategies to improve measurement precision of unknown parameters. One crucial issue is how to prepare a quantum entangled state suitable for high-precision measurement beyond the standard quantum limit. Here, we propose a scheme to find optimal pulse sequence to accelerate the one-axis twisting dynamics for entanglement generation with the aid of deep reinforcement learning (DRL). We consider the pulse train as a sequence of $\pi/2$ pulses along one axis or two orthogonal axes, and the operation is determined by maximizing the quantum Fisher information using DRL. Within a limited evolution time, the ultimate precision bounds of the prepared entangled states follow the Heisenberg-limited scalings. These states can also be used as the input states for Ramsey interferometry and the final measurement precisions still follow the Heisenberg-limited scalings. While the pulse train along only one axis is more simple and efficient, the scheme using pulse sequence along two orthogonal axes show better robustness against atom number deviation. Our protocol with DRL is efficient and easy to be implemented in state-of-the-art experiments.
• Abstract（参考訳）: 量子気象学は未知のパラメータの測定精度を向上させるために量子資源と戦略を利用する。 1つの重要な問題は、標準量子限界を超える高精度な測定に適した量子絡み合った状態を作る方法である。 本稿では,深層強化学習(drl)による絡み合い生成のための一軸ねじれダイナミクスを加速する最適パルスシーケンスを求める手法を提案する。 パルス列は1軸または2つの直交軸に沿った$\pi/2$のパルス列であり、drlを用いて量子フィッシャー情報を最大化することにより演算が決定される。 限られた進化時間内で、準備された絡み合った状態の最終的な精度境界はハイゼンベルク制限スケーリングに従う。 これらの状態はラムゼー干渉計の入力状態としても使用することができ、最終的な測定精度はハイゼンベルク制限スケーリングに従っている。 1軸のみに沿ったパルス列はより単純で効率が良いが、2つの直交軸に沿ったパルスシーケンスを用いたスキームは原子数偏差に対するロバスト性が向上する。 DRLを用いた我々のプロトコルは、最先端の実験において効率的かつ容易に実装できる。

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