論文の概要: A Strategy for Preparing Quantum Squeezed States Using Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16320v4
- Date: Fri, 14 Jun 2024 11:14:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 19:14:16.738349
- Title: A Strategy for Preparing Quantum Squeezed States Using Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習を用いた量子スクイーズ状態の生成戦略
- Authors: X. L. Zhao, Y. M. Zhao, M. Li, T. T. Li, Q. Liu, S. Guo, 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。
強化学習剤は、コヒーレントスピン状態から発生する制御パルスの時間シーケンスを決定する。
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 states for an open collective spin model where a linear control field is designed to govern the dynamics. The reinforcement learning agent determines the temporal sequence of control pulses, commencing from a coherent spin state in an environment characterized by dissipation and dephasing. Compared to the constant control scenario, 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. However, there is a minor enhancement in the performance by adding control actions. The proposed strategy demonstrates increased effectiveness for larger systems. Thermal excitations of the reservoir are detrimental to the control outcomes. Feasible experiments are suggested to implement this control proposal based on the comparison with the others. The extensions to continuous control problems and another quantum system are discussed. The replaceability of the reinforcement learning module is also emphasized. 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。
線形制御場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するスピンスクイーズ状態の準備を応用によって例示する。
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して、このアプローチは集合的なスピン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。
しかし、制御アクションを追加することでパフォーマンスが少し向上する。
提案手法は,大規模システムに対する有効性の向上を実証する。
貯水池の熱励起は制御結果に有害である。
他のものとの比較に基づいて、この制御提案を実装するための有望な実験が提案されている。
連続制御問題と他の量子系の拡張について論じる。
強化学習モジュールの置換性も強調されている。
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。
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