論文の概要: Driving black-box quantum thermal machines with optimal power/efficiency trade-offs using reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04785v1
• Date: Sun, 10 Apr 2022 22:44:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 07:29:40.491495
• Title: Driving black-box quantum thermal machines with optimal power/efficiency trade-offs using reinforcement learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた最適電力効率トレードオフを用いたブラックボックス量子熱機械の駆動
• Authors: Paolo Andrea Erdman, Frank No\'e
• Abstract要約: 本稿では,非平衡熱力学サイクルを特定するために,強化学習に基づく一般モデルフリーフレームワークを提案する。 超伝導量子ビットに基づく実験的な現実的な冷凍機として, 電力と効率の最適トレードオフを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The optimal control of non-equilibrium open quantum systems is a challenging task but has a key role in improving existing quantum information processing technologies. We introduce a general model-free framework based on Reinforcement Learning to identify out-of-equilibrium thermodynamic cycles that are Pareto optimal trade-offs between power and efficiency for quantum heat engines and refrigerators. The method does not require any knowledge of the quantum thermal machine, nor of the system model, nor of the quantum state. Instead, it only observes the heat fluxes, so it is both applicable to simulations and experimental devices. We test our method identifying Pareto-optimal trade-offs between power and efficiency in two systems: an experimentally realistic refrigerator based on a superconducting qubit, where we identify non-intuitive control sequences that reduce quantum friction and outperform previous cycles proposed in literature; and a heat engine based on a quantum harmonic oscillator, where we find cycles with an elaborate structure that outperform the optimized Otto cycle.
• Abstract（参考訳）: 非平衡開量子システムの最適制御は困難な課題であるが、既存の量子情報処理技術を改善する上で重要な役割を担っている。 量子熱エンジンと冷蔵庫の効率と電力の最適トレードオフである平衡外熱力学サイクルを同定するために,強化学習に基づく汎用モデルフリーフレームワークを提案する。 この方法は量子熱機械の知識もシステムモデルも量子状態の知識も必要としない。 代わりに、熱流束のみを観測するので、シミュレーションと実験装置の両方に適用できる。 量子摩擦を減少させる非直観的な制御シーケンスを同定し,文献に提案されている先行サイクルを上回らせること,及び,最適化オットーサイクルを上回る精巧な構造を持つサイクルを求める熱エンジンの2つのシステムにおいて,電力と効率のパレート最適トレードオフを同定する手法を検証した。

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