論文の概要: Catalysis of quantum tunneling by ancillary system learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06060v1
- Date: Fri, 11 Aug 2023 10:21:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 14:25:47.695566
- Title: Catalysis of quantum tunneling by ancillary system learning
- Title（参考訳）: 連系学習による量子トンネルの触媒作用
- Authors: Renzo Testa, Alex Rodriguez, Alberto d'Onofrio, Andrea Trombettoni,
Fabio Benatti, Fabio Anselmi
- Abstract要約: トンネル系を同種の補助系と結合させることにより,有効解が得られることを示す。
任意の結合を持つ2モードシステムと2モードアンシラを含むパラダイムシナリオの例を示す。
重要なことは、トンネル化確率の増大は、システムとアンシラの両方のノイズとデコヒーレンスによって最小限に影響を受けるように見える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Given the key role that quantum tunneling plays in a wide range of
applications, a crucial objective is to maximize the probability of tunneling
from one quantum state/level to another, while keeping the resources of the
underlying physical system fixed. In this work, we demonstrate that an
effective solution to this challenge can be achieved by coupling the tunneling
system with an ancillary system of the same kind. By utilizing machine learning
techniques, the parameters of both the ancillary system and the coupling can be
optimized, leading to the maximization of the tunneling probability. We provide
illustrative examples for the paradigmatic scenario involving a two-mode system
and a two-mode ancilla with arbitrary couplings and in the presence of several
interacting particles. Importantly, the enhancement of the tunneling
probability appears to be minimally affected by noise and decoherence in both
the system and the ancilla.
- Abstract（参考訳）: 量子トンネルが幅広い用途で果たす重要な役割を考えると、重要な目的は、基礎となる物理システムのリソースを固定しつつ、ある量子状態/レベルから別の量子状態へのトンネルの確率を最大化することである。
本研究は,トンネルシステムと同種の補助システムとを結合することにより,この課題に対する効果的な解が達成できることを実証する。
機械学習技術を利用することで、アシラリー系と結合系のパラメータを最適化することができ、トンネルの確率を最大化することができる。
二モード系と任意のカップリングを持つ二モード環と、いくつかの相互作用する粒子の存在を含むパラダイム的シナリオの例を示す。
重要なことは、トンネル化確率の増大は、システムとアンシラの両方のノイズとデコヒーレンスによって最小限に影響を受けるように見える。
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