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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12397v3
• Date: Fri, 28 Feb 2025 19:29:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 13:04:54.769151
• 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 Noé,
• 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。 ここでは、強化学習を用いて、Dicke電池の充電プロセスを最適化する。 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)は標準充電戦略により大幅に改善できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.937317162178896
• License:
• 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. However, the chaotic nature of the model severely hinders the extractable energy (ergotropy). 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 ergotropy and quantum mechanical energy fluctuations (charging precision) can be greatly improved with respect to standard charging strategies by countering the detrimental effect of quantum chaos. 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。 実験可能なため、Dickeバッテリは、一般的な光子モードと組み合わせてN$2レベルのシステムを備えており、量子バッテリーの最も有望な設計の1つである。 しかし、モデルのカオス性は抽出可能なエネルギー(エルゴトロピー)を著しく阻害する。 ここでは、結合強度の調整やシステムキャビティの調整により、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る。 エルゴトロピーと量子力学エネルギーのゆらぎ(チャージ精度)は、量子カオスの有害な効果に対抗して、標準的な充電戦略に対して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。

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