論文の概要: Machine Learning Catalysis of Quantum Tunneling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10165v1
- Date: Mon, 16 Oct 2023 08:10:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 15:49:39.676422
- Title: Machine Learning Catalysis of Quantum Tunneling
- Title（参考訳）: 量子トンネルの機械学習触媒
- Authors: Renzo Testa, Alex Rodriguez, Alberto d'Onofrio, Andrea Trombettoni,
Fabio Benatti, Fabio Anselmi
- Abstract要約: システムとアシラを結合した時に機械学習技術を適用することにより、アシラ成分と結合のパラメータを最適化できることが示される。
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具体例を示した。
トンネルの確率の増加は、アンシラとの結合によって引き起こされるコヒーレント振動による2井戸非対称性の低下に起因している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07281763676971992
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Optimizing the probability of quantum tunneling between two states, while
keeping the resources of the underlying physical system constant, is a task of
key importance due to its critical role in various applications. We show that,
by applying Machine Learning techniques when the system is coupled to an
ancilla, one optimizes the parameters of both the ancillary component and the
coupling, ultimately resulting in the maximization of the tunneling
probability. We provide illustrative examples for the paradigmatic scenario
involving a two-mode system and a two-mode ancilla in the presence of several
interacting particles. Physically, the increase of the tunneling probability is
rooted in the decrease of the two-well asymmetry due to the coherent
oscillations induced by the coupling to the ancilla. We also argue that the
enhancement of the tunneling probability is not hampered by weak coupling to
noisy environments.
- Abstract（参考訳）: 2つの状態間の量子トンネルの確率を最適化する一方で、基礎となる物理系の資源を一定に保つことは、様々な応用において重要な役割を担っている重要な課題である。
システムとアシラが結合された場合の機械学習手法を適用することにより、アシラ成分と結合のパラメータを最適化し、最終的にトンネルの確率を最大化することを示す。
いくつかの相互作用粒子の存在下で、2モード系と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。
物理的には、トンネルの確率の増加は、アンシラとの結合によって引き起こされるコヒーレント振動による2井戸非対称性の低下に起因している。
また, トンネル化確率の増大は, 騒音環境との弱い結合によって妨げられていない。
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