論文の概要: Re-exploring Control Strategies in a Non-Markovian Open Quantum System
by Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11853v1
- Date: Tue, 19 Dec 2023 04:44:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 17:01:02.289576
- Title: Re-exploring Control Strategies in a Non-Markovian Open Quantum System
by Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習による非マルコフ開量子系の再探索制御法
- Authors: Amine Jaouadi, Etienne Mangaud, and Mich\`ele Desouter-Lecomte
- Abstract要約: 複素分子系におけるUV領域における2つの励起電子状態の重ね合わせを目標とした最近の最適制御シミュレーションを再検討する。
我々は、この制御を強化学習の観点から再考し、従来の量子制御法に代わる効率的な代替手段を提供する。
- 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: In this study, we reexamine a recent optimal control simulation targeting the
preparation of a superposition of two excited electronic states in the UV range
in a complex molecular system. We revisit this control from the perspective of
reinforcement learning, offering an efficient alternative to conventional
quantum control methods. The two excited states are addressable by orthogonal
polarizations and their superposition corresponds to a right or left
localization of the electronic density. The pulse duration spans tens of
femtoseconds to prevent excitation of higher excited bright states what leads
to a strong perturbation by the nuclear motions. We modify an open source
software by L. Giannelli et al., Phys. Lett. A, 434, 128054 (2022) that
implements reinforcement learning with Lindblad dynamics, to introduce
non-Markovianity of the surrounding either by timedependent rates or more
exactly by using the hierarchical equations of motion with the QuTiP-BoFiN
package. This extension opens the way to wider applications for non-Markovian
environments, in particular when the active system interacts with a highly
structured noise.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 複素分子系におけるUV領域における2つの励起電子状態の重ね合わせを目標とした最近の最適制御シミュレーションを再検討する。
我々は、この制御を強化学習の観点から再考し、従来の量子制御法に代わる効率的な代替手段を提供する。
2つの励起状態は直交分極によって対応でき、それらの重ね合わせは電子密度の左右の局在に対応する。
パルス持続時間は、核運動による強い摂動につながる高励起の明るい状態の励起を防ぐために、数十フェムト秒に及ぶ。
我々はL. Giannelliらによるオープンソースソフトウェアを修正した。
Lett!
A, 434, 128054 (2022) はリンドブラッド力学を用いて強化学習を行い、QuTiP-BoFiNパッケージを用いた階層的な運動方程式を用いて、時間依存率またはより正確に周囲のマルコビアン性を導入する。
この拡張は、特にアクティブシステムが高度に構造化されたノイズと相互作用する場合、非マルコフ環境に対するより広い応用への道を開く。
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