Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement learning optimization of the charging of a Dicke quantum battery

論文の概要: Reinforcement learning optimization of the charging of a Dicke quantum battery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12397v1
Date: Fri, 23 Dec 2022 15:27:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-09 05:19:19.270438
Title: Reinforcement learning optimization of the charging of a Dicke quantum battery
Title（参考訳）: ディック量子電池の充電の強化学習最適化
Authors: Paolo Andrea Erdman, Gian Marcello Andolina, Vittorio Giovannetti, Frank No\'e
Abstract要約: Dickeのバッテリーは、量子電池の最も有望な設計の1つだ。我々は強化学習を用いて、Dicke電池の充電プロセスを最適化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448022
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantum batteries are energy-storing devices, governed by quantum mechanics, that promise high charging performance thanks to collective effects. Due to its experimental feasibility, the Dicke battery - which comprises $N$ two-level systems coupled to a common photon mode - is one of the most promising designs for quantum batteries. Here, we use reinforcement learning to optimize the charging process of a Dicke battery, showing that both the extractable energy (ergotropy) and quantum mechanical energy fluctuations (charging precision) can be greatly improved with respect to standard charging strategies.
Abstract（参考訳）: 量子電池(Quantum Battery)は、量子力学が支配するエネルギー貯蔵装置で、集団効果によって高い充電性能を約束する。ディッケ電池は実験可能なため、共通の光子モードと結合した2段階のシステムで構成されており、量子電池の最も有望な設計の1つである。ここでは、ディック電池の充電過程を最適化するために強化学習を用い、抽出可能なエネルギー(エルゴトロピー)と量子力学的エネルギーゆらぎ(チャージ精度)の両方を標準充電戦略により大幅に改善できることを示す。

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