論文の概要: Pareto-optimal cycles for power, efficiency and fluctuations of quantum heat engines using reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13104v2
• Date: Wed, 3 May 2023 11:06:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 18:50:48.495665
• Title: Pareto-optimal cycles for power, efficiency and fluctuations of quantum heat engines using reinforcement learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた量子熱機関の電力・効率・変動に対するパレート最適サイクル
• Authors: Paolo Andrea Erdman, Alberto Rolandi, Paolo Abiuso, Mart\'i Perarnau-Llobet, Frank No\'e
• Abstract要約: 量子熱エンジンの最適化には、高出力、高効率、高安定性(低電力変動など)での運転が必要である 本稿では、電力、効率、ゆらぎをトレードオフする駆動量子熱エンジンのパレート最適サイクルを特定するための一般的な枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The full optimization of a quantum heat engine requires operating at high power, high efficiency, and high stability (i.e. low power fluctuations). However, these three objectives cannot be simultaneously optimized - as indicated by the so-called thermodynamic uncertainty relations - and a systematic approach to finding optimal balances between them including power fluctuations has, as yet, been elusive. Here we propose such a general framework to identify Pareto-optimal cycles for driven quantum heat engines that trade-off power, efficiency, and fluctuations. We then employ reinforcement learning to identify the Pareto front of a quantum dot based engine and find abrupt changes in the form of optimal cycles when switching between optimizing two and three objectives. We further derive analytical results in the fast and slow-driving regimes that accurately describe different regions of the Pareto front.
• Abstract（参考訳）: 量子熱エンジンの完全な最適化には、高出力、高効率、高安定性(低電力変動)での運転が必要である。 しかし、これらの3つの目的は、いわゆる熱力学的不確実性関係によって示されるように、同時に最適化することはできない。 本稿では、電力、効率、変動をトレードオフする駆動量子熱エンジンのパレート最適サイクルを特定するための一般的な枠組みを提案する。 次に、量子ドットベースエンジンのパレートフロントの同定に強化学習を用い、最適化2と3つの目的を切り替える際に最適なサイクルの形式に急激な変化を見出す。 さらに,パレートフロントの異なる領域を正確に記述した高速・低速運転方式の解析結果も導出する。

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