論文の概要: Optimal Thermometers with Spin Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01934v2
• Date: Tue, 16 May 2023 15:20:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 19:36:51.413589
• Title: Optimal Thermometers with Spin Networks
• Title（参考訳）: スピンネットワークを用いた最適温度計
• Authors: Paolo Abiuso, Paolo Andrea Erdman, Michael Ronen, Frank No\'e, G\'eraldine Haack, Mart\'i Perarnau-Llobet
• Abstract要約: 与えられたプローブの熱容量は、その他の特性の中で、温度推定における最大精度を決定する基本的な量である。 我々は$mathcalC$の理論的最大値を近似し、短距離および長距離の相互作用に対する最適スケーリングを維持するために解析的に示す。 我々のモデルは、現在利用可能な量子アニールにエンコードでき、ハミルトン工学を必要とする他のタスクにも応用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The heat capacity $\mathcal{C}$ of a given probe is a fundamental quantity that determines, among other properties, the maximum precision in temperature estimation. In turn, $\mathcal{C}$ is limited by a quadratic scaling with the number of constituents of the probe, which provides a fundamental limit in quantum thermometry. Achieving this fundamental bound with realistic probes, i.e. experimentally amenable, remains an open problem. In this work, we tackle the problem of engineering optimal thermometers by using networks of spins. Restricting ourselves to two-body interactions, we derive general properties of the optimal configurations and exploit machine-learning techniques to find the optimal couplings. This leads to simple architectures, which we show analytically to approximate the theoretical maximal value of $\mathcal{C}$ and maintain the optimal scaling for short- and long-range interactions. Our models can be encoded in currently available quantum annealers, and find application in other tasks requiring Hamiltonian engineering, ranging from quantum heat engines to adiabatic Grover's search.
• Abstract（参考訳）: 与えられたプローブの熱容量$\mathcal{C}$は、その他の特性の中で温度推定の最大精度を決定する基本的な量である。 逆に、$\mathcal{c}$ は、プローブの構成数の2次スケーリングによって制限され、量子温度測定において基本的な限界を与える。 この基礎を現実的なプローブ、すなわち実験的に可観測性と結び付けることは、未解決の問題である。 本研究では,スピンのネットワークを用いて最適温度計の工学的問題に取り組む。 2体の相互作用に制限を加えることで、最適構成の一般的な特性を導き出し、最適結合を見つけるために機械学習技術を活用する。 これは単純なアーキテクチャにつながり、解析的に$\mathcal{C}$の理論的極大値を近似し、短距離および長距離相互作用の最適スケーリングを維持する。 我々のモデルは、現在利用可能な量子アニーラーにエンコードでき、量子熱エンジンから断熱グローバー探索まで、ハミルトン工学を必要とする他のタスクに応用できる。

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