論文の概要: Model-free optimization of power/efficiency tradeoffs in quantum thermal machines using reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04785v2
• Date: Mon, 6 Nov 2023 11:21:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 01:52:37.963709
• Title: Model-free optimization of power/efficiency tradeoffs in quantum thermal machines using reinforcement learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた量子熱機械における電力効率トレードオフのモデルフリー最適化
• Authors: Paolo Andrea Erdman, Frank No\'e
• Abstract要約: 量子熱機械 (quantum thermo machine) は、マイクロスケールやナノスケールでの熱と仕事の変換を可能にするオープン量子システムである。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A quantum thermal machine is an open quantum system that enables the conversion between heat and work at the micro or nano-scale. Optimally controlling such out-of-equilibrium systems is a crucial yet challenging task with applications to quantum technologies and devices. 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 on a model of an experimentally realistic refrigerator based on a superconducting qubit, and on a heat engine based on a quantum harmonic oscillator. In both cases, we identify the Pareto-front representing optimal power-efficiency tradeoffs, and the corresponding cycles. Such solutions outperform previous proposals made in the literature, such as optimized Otto cycles, reducing quantum friction.
• Abstract（参考訳）: 量子熱機械(quantum thermal machine)は、マイクロまたはナノスケールで熱と働きの変換を可能にするオープン量子システムである。 このような平衡系を最適に制御することは、量子技術やデバイスへの応用において非常に難しい課題である。 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。 本研究では,超伝導量子ビットに基づく実験現実的な冷凍機のモデルと,量子調和振動子に基づく熱エンジンを用いて実験を行った。 どちらの場合も、最適電力効率トレードオフを表すパレートフロントと対応するサイクルを識別する。 このような解は、オットーサイクルの最適化や量子摩擦の低減など、文献における以前の提案よりも優れている。

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