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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