Fugu-MT 論文翻訳(概要): Characterization of a driven two-level quantum system by Supervised Learning

論文の概要: Characterization of a driven two-level quantum system by Supervised Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11166v1
Date: Wed, 21 Dec 2022 16:26:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-09 04:31:46.399717
Title: Characterization of a driven two-level quantum system by Supervised Learning
Title（参考訳）: 教師付き学習による2レベル駆動量子系のキャラクタリゼーション
Authors: R. Couturier, E. Dionis, S. Gu\'erin, C. Guyeux, D. Sugny
Abstract要約: 本研究では,外部の時間依存駆動を対象とする2レベル量子システムが,教師付き学習によってどの程度特徴付けられるかを検討する。本稿では,バンバン制御の場合に適用し,オフセットと最終距離を所定の目標状態に推定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We investigate the extent to which a two-level quantum system subjected to an external time-dependent drive can be characterized by supervised learning. We apply this approach to the case of bang-bang control and the estimation of the offset and the final distance to a given target state. The estimate is global in the sense that no a priori knowledge is required on the parameters to be determined. Different neural network algorithms are tested on a series of data sets. We point out the limits of the estimation procedure with respect to the properties of the mapping to be interpolated. We discuss the physical relevance of the different results.
Abstract（参考訳）: 本研究では,外部の時間依存ドライブに従属する2レベル量子システムが教師あり学習によって特徴づけられる程度について検討する。このアプローチをバンバン制御の場合には適用し、与えられた目標状態に対するオフセットと最終距離の推定を行う。推定値は、決定されるパラメータについて事前知識を必要としないという意味でグローバルである。異なるニューラルネットワークアルゴリズムは、一連のデータセットでテストされる。補間対象の写像の性質に対する推定手順の限界を指摘する。異なる結果の物理的関連性について論じる。

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