論文の概要: Machine learning optimal control pulses in an optical quantum memory experiment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05077v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 11:19:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 14:55:04.334651
• Title: Machine learning optimal control pulses in an optical quantum memory experiment
• Title（参考訳）: 光量子メモリ実験における機械学習最適制御パルス
• Authors: Elizabeth Robertson, Luisa Esguerra, Leon Messner, Guillermo Gallego, Janik Wolters
• Abstract要約: 熱セシウム蒸気中における光電磁誘導透過(EIT)メモリ実験の効率について述べる。 エネルギーを30%削減し,効率損失を最小限に抑えたエネルギーベース最適化を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.603053472399047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient optical quantum memories are a milestone required for several quantum technologies including repeater-based quantum key distribution and on-demand multi-photon generation. We present an efficiency optimization of an optical electromagnetically induced transparency (EIT) memory experiment in a warm cesium vapor using a genetic algorithm and analyze the resulting waveforms. The control pulse is represented either as a Gaussian or free-form pulse, and the results from the optimization are compared. We see an improvement factor of 3(7)\% when using optimized free-form pulses. By limiting the allowed pulse energy in a solution, we show an energy-based optimization giving a 30% reduction in energy, with minimal efficiency loss.
• Abstract（参考訳）: 効率的な光量子メモリは、リピータベースの量子鍵分布やオンデマンド多光子生成など、いくつかの量子技術に必要なマイルストーンである。 本稿では、遺伝的アルゴリズムを用いて、熱セシウム蒸気中の光電磁誘導透過(EIT)メモリ実験の効率を最適化し、その結果の波形を解析する。 制御パルスはガウスパルスまたはフリーフォームパルスとして表現され、最適化の結果を比較する。 最適化自由形パルスを用いた場合, 改善係数は3(7)\%) である。 溶液中の許容パルスエネルギーを制限することにより、エネルギーを30%削減し、効率損失を最小限に抑えるエネルギーベースの最適化を示す。

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