論文の概要: Prepare Non-classical Collective Spin State by Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16320v1
- Date: Mon, 29 Jan 2024 17:23:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 13:51:09.577301
- Title: Prepare Non-classical Collective Spin State by Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習による非古典的集団スピン状態の準備
- Authors: X. L. Zhao, Y. M. Zhao, M. Li, T. T. Li, Q. Liu, S. Guo, and X. X. Yi
- Abstract要約: 非古典的状態を生成するために,強化学習を工学的制御分野に適用する手法を提案する。
開集合スピンモデルのためのスピン圧縮状態を作成するための応用によって例示される。
この研究は、他の量子系を操作するための応用の道を開いた。
- 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 propose a scheme leveraging reinforcement learning to engineer control
fields for generating non-classical states. It is exemplified by the
application to prepare spin squeezed state for an open collective spin model
where a linear control term is designed to govern the dynamics. The
reinforcement learning agent determines the temporal sequence of control
pulses, commencing from coherent spin state in an environment characterized by
dissipation and dephasing. When compared to constant control scenarios, this
approach provides various control sequences maintaining collective spin
squeezing and entanglement. It is observed that denser application of the
control pulses enhances the performance of the outcomes. Furthermore, there is
a minor enhancement in the performance by adding control actions. The proposed
strategy demonstrates increased effectiveness for larger systems. And thermal
excitations of the reservoir are detrimental to the control outcomes. It should
be confirmed that this is an open-loop strategy by closed-loop simulation,
circumventing collapse of quantum state induced by measurements. Thanks to the
flexible replaceability of the optimization modules and the controlled system,
this research paves the way for its application in manipulating other quantum
systems.
- Abstract（参考訳）: 非古典的状態を生成するために,強化学習を工学的制御分野に適用する手法を提案する。
線形制御項を動的に制御するように設計した開集合スピンモデルに対してスピン圧縮状態を作成するための応用によって例示される。
本発明の強化学習剤は、散逸脱落を特徴とする環境において、コヒーレントスピン状態から生じる制御パルスの時間的シーケンスを決定する。
一定の制御シナリオと比較すると、このアプローチは集団スピンのスクイーズと絡み合いを維持する様々な制御シーケンスを提供する。
制御パルスの高密度適用により,結果の性能が向上することが観察された。
さらに、制御アクションを追加することで、パフォーマンスがわずかに向上している。
提案手法は,大規模システムにおける有効性の向上を示す。
また,貯水池の熱励起は制御結果に有害である。
これはクローズドループシミュレーションによるオープンループ戦略であり、測定によって引き起こされる量子状態の崩壊を回避することを確認する必要がある。
最適化モジュールと制御システムの柔軟な置換性のおかげで、この研究は、他の量子システムを操作するための応用の道を開いた。
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