Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning quantum dissipation by the neural ordinary differential equation

論文の概要: Learning quantum dissipation by the neural ordinary differential equation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09056v1
Date: Tue, 19 Jul 2022 04:00:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-04 13:17:57.104779
Title: Learning quantum dissipation by the neural ordinary differential equation
Title（参考訳）: 神経常微分方程式による量子散逸の学習
Authors: Li Chen, Yadong Wu
Abstract要約: ニューラル常微分方程式を用いて動的観測から量子散逸を学習する。また、データセットの学習効率についても検討し、実験におけるデータ取得のための有用なガイダンスを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.306364305450407
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantum dissipation arises from the unavoidable coupling between a quantum system and its surrounding environment, which is known as a major obstacle in the quantum processing of information. Apart from its existence, how to trace the dissipation from observational data is a crucial topic that may stimulate manners to suppress the dissipation. In this paper, we propose to learn the quantum dissipation from dynamical observations using the neural ordinary differential equation, and then demonstrate this method concretely on two open quantum-spin systems -- a large spin system and a spin-1/2 chain. We also investigate the learning efficiency of the dataset, which provides useful guidance for data acquisition in experiments. Our work promisingly facilitates effective modeling and decoherence suppression in open quantum systems.
Abstract（参考訳）: 量子散逸は、量子システムとその周辺環境の間の不可避な結合から生じており、情報の量子処理における主要な障害として知られている。その存在とは別に、観測データからの散逸の追跡は、散逸を抑制するための作法を刺激する重要なトピックである。本稿では,神経常微分方程式を用いて,力学的な観測から量子散逸を学習し,スピン系とスピン1/2鎖の2つの開量子スピン系において,この手法を具体的に示す。また,実験におけるデータ取得のための有用なガイダンスを提供するデータセットの学習効率についても検討した。我々の研究は、オープン量子システムにおける効果的なモデリングとデコヒーレンス抑制を確実に促進する。

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