論文の概要: Leveraging Machine Learning to Gain Insights on Quantum Thermodynamic Entropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06177v1
• Date: Mon, 8 May 2023 18:16:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 12:43:12.573110
• Title: Leveraging Machine Learning to Gain Insights on Quantum Thermodynamic Entropy
• Title（参考訳）: 量子熱力学エントロピーに基づく機械学習の活用
• Authors: Srinivasa Rao. P
• Abstract要約: 本稿では、単一量子粒子を作動流体とする量子エンジンの熱力学解析について述べる。 我々の設計は、古典的なカオスSzilard Mapをモデルとし、測定、熱エネルギー抽出、メモリリセットの熱力学サイクルを含む。
• 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 present a thermodynamic analysis of a quantum engine that uses a single quantum particle as its working fluid, inspired by Szilard's classical single-particle engine. Our design is modeled after the classically-chaotic Szilard Map and involves a thermodynamic cycle of measurement, thermal-energy extraction, and memory reset. Our focus is on investigating the thermodynamic costs associated with observing and controlling the particle and comparing these costs in the quantum and classical limits. Through our study, we aim to shed light on the thermodynamic trade-offs that arise from Lindauer's Principle for information-processing-induced thermodynamic dissipation in both the quantum and classical regimes. Using machine learning methods, we demonstrate that energy analysis can be performed and the quantum engine can be simulated according to the Szilard engine based Second Law of Thermodynamics in its working condition. However, we note that the quantum engine operates using significantly different mechanisms than its classical counterpart, where the cost of inserting partitions plays a critical role in the quantum implementation.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,szilard の古典的単一粒子エンジンに触発された単一量子粒子を作動流体とする量子エンジンの熱力学的解析について述べる。 我々の設計は、古典的なカオスSzilard Mapをモデルとし、測定、熱エネルギー抽出、メモリリセットの熱力学サイクルを含む。 我々の焦点は、粒子の観測と制御にかかわる熱力学的コストの調査と、量子的および古典的限界におけるこれらのコストの比較である。 本研究は,情報処理による熱力学的散逸に対するlindauerの原理から生じる熱力学的トレードオフを,量子的・古典的双方で明らかにすることを目的としている。 機械学習を用いて,szilardエンジンに基づく熱力学の第二法則に従って,エネルギー解析を行い,量子エンジンをシミュレートできることを実証する。 しかし、量子エンジンは従来のものとは大きく異なるメカニズムで動作しており、パーティションを挿入するコストは量子の実装において重要な役割を果たす。

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