論文の概要: Cooling and work extraction under memory assisted Markovian thermal processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06883v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 05:59:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 15:58:48.769105
• Title: Cooling and work extraction under memory assisted Markovian thermal processes
• Title（参考訳）: メモリ支援マルコフ熱過程における冷却と作業抽出
• Authors: Yuancheng Liu, Xueyuan Hu
• Abstract要約: 有限次元メモリを用いたマルコフ熱プロセスによる冷却・作業抽出の限界について検討する。 量子ビット系を冷却するには、コヒーレント制御による冷却と非コヒーレント制御による冷却の2つのパラダイムを考える。 作業抽出のタスクでは、目標系が励起状態の量子ビットである場合、TPによって達成される最小抽出誤差は、十分なメモリで支援されたマルコフ熱過程によって近似できることを示す。
• 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 limits on cooling and work extraction via Markovian thermal processes assisted by a finite dimensional memory. Here the memory is a d-dimensional quantum system with trivial Hamiltonian and initially in a maximally mixed state. For cooling a qubit system, we consider two paradigms, cooling under coherent control and cooling under incoherent control. For both paradigms, we derive the optimal ground state populations under the set of general thermal processes (TP) and the set of Markovian thermal processes (MTP), and further propose memory assisted protocols, which bridge the gap between the performances of TP and MTP. For the task of work extraction, we prove that when the target system is a qubit in the excited state, the minimum extraction error achieved by TP can be approximated by Markovian thermal processes assisted by a large enough memory. Our results can bridge the performances of TP and MTP in thermal processes including cooling and work extraction.
• Abstract（参考訳）: 有限次元記憶を補助するマルコフ熱過程による冷却と作業抽出の限界について検討する。 ここで記憶は自明なハミルトニアンのd次元量子系であり、当初は最大混合状態にある。 量子ビット系を冷却するには、コヒーレント制御による冷却と非コヒーレント制御による冷却の2つのパラダイムを考える。 いずれのパラダイムにおいても,一般熱プロセス(TP)とマルコフ熱プロセス(MTP)のセットの下で最適な基底状態の集団を導出し,さらに,TPとMPPのパフォーマンスのギャップを埋めるメモリアシストプロトコルを提案する。 作業抽出の課題として, 目標系が励起状態の量子ビットである場合, tpで達成される最小抽出誤差は, 十分なメモリで支援されたマルコフ熱過程によって近似できることを示す。 その結果,冷却や作業抽出を含む熱過程におけるtpおよびmtpの性能を橋渡しすることができる。

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