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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12397v2
• Date: Tue, 12 Dec 2023 10:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 20:52:41.337819
• 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: 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。 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)は大幅に改善できることがわかった。 特に、ほぼ完全に充電しても、充電時間の集合的なスピードアップを維持できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945721
• 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 either by modulating the coupling strength, or the system-cavity detuning. We find that the extractable energy (ergotropy) and quantum mechanical energy fluctuations (charging precision) can be greatly improved with respect to standard charging strategies. Notably, the collective speedup of the charging time can be preserved even when nearly fully charging the battery.
• 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。 ここでは強化学習を用いて,結合強度の変調やシステムキャビティのデチューニングにより,ディッケバッテリの充電プロセスを最適化する。 標準の帯電戦略に関して,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)が大幅に改善できることがわかった。 特に、バッテリーがほぼ完全に充電された場合でも、充電時間の集団的スピードアップは維持できる。

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