論文の概要: Optimizing for an arbitrary Schr\"odinger cat state. I. Functionals and
application to coherent dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14675v1
- Date: Thu, 29 Sep 2022 10:33:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-24 17:02:08.953557
- Title: Optimizing for an arbitrary Schr\"odinger cat state. I. Functionals and
application to coherent dynamics
- Title（参考訳）: 任意のschr\"odinger cat状態に対する最適化。
i. 機能とコヒーレントダイナミクスへの応用
- Authors: Matthias G. Krauss, Christiane P. Koch, Daniel M. Reich
- Abstract要約: 量子最適制御の分野における重要な課題は、物理目標を最適化関数として使用するメリットの図形に符号化することである。
ここでは任意の猫状態に向けて最適化する関数の集合を導出する。
最大絡み合った猫状態の最適化に向けて, 関数を適応させることにより, フレームワークの汎用性を示す。
- 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 key task in the field of quantum optimal control is to encode physical
targets into figures of merit to be used as optimization functionals. Here we
derive a set of functionals for optimization towards an arbitrary cat state. We
demonstrate the application of the functionals by optimizing the dynamics of a
Kerr-nonlinear Hamiltonian with two-photon driving. Furthermore, we show the
versatility of the framework by adapting the functionals towards optimization
of maximally entangled cat states, applying it to a Jaynes-Cummings model.
Finally, we identify the strategy of the obtained control fields and determine
the quantum speed limit as a function of the cat state's excitation. Our
results highlight the power of optimal control with functionals specifically
crafted for complex physical tasks. They allow for optimizing the preparation
of entangled cat states in more realistic settings, including, e.g.,
dissipative effects which we investigate in the companion paper.
- Abstract（参考訳）: 量子最適制御の分野における重要な課題は、物理目標を最適化関数として使用するメリットの図形に符号化することである。
ここでは任意のcat状態に対する最適化のための関数集合を導出する。
2光子駆動を持つカー非線形ハミルトニアンの動力学を最適化することにより,関数の応用を実証する。
さらに,最大絡み合った猫状態の最適化に関数を適用し,Jaynes-Cummingsモデルに適用することで,フレームワークの汎用性を示す。
最後に、得られた制御場の戦略を特定し、猫状態の励起関数として量子速度限界を決定する。
本研究は,複雑な物理タスクに特化した機能を備えた最適制御のパワーを浮き彫りにする。
これらは、例えば、コンパニオン論文で検討した散逸効果など、より現実的な設定で、絡み合った猫状態の調整を最適化することを可能にする。
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