論文の概要: Thermodynamic Analysis of Algorithmic Cooling Protocols: Efficiency
Metrics and Improved Designs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11832v1
- Date: Mon, 19 Feb 2024 04:48:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 18:30:13.835245
- Title: Thermodynamic Analysis of Algorithmic Cooling Protocols: Efficiency
Metrics and Improved Designs
- Title(参考訳): アルゴリズム冷却プロトコルの熱力学解析:効率指標と設計改善
- Authors: Junan Lin, Nayeli A. Rodr\'iguez-Briones, Eduardo Mart\'in-Mart\'inez,
Raymond Laflamme
- Abstract要約: アルゴリズム冷却プロトコルは、その冷却能力について主に研究されている。
本研究は,熱力学の観点から幅広い交流プロトコル群を解析することにより,新しい視点を探求する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Algorithmic cooling (AC) protocols have been predominantly studied for their
cooling capabilities, with limited attention paid to their thermodynamic
properties. This work explores a novel perspective by analyzing a broad family
of AC protocols from a thermodynamic standpoint. First, we give an in-depth
review and formal classification of standard AC protocols. Leveraging the
transfer matrix formalism, we achieve a consistent calculation of performance
metrics, encompassing both cooling limits and target state evolution. We
obtained a unification of these diverse cooling limits into a single, coherent
mathematical expression, streamlining comparative analyses. Then, to assess the
efficiency of coherent cooling protocols, we introduce two generic metrics: the
coefficient of performance $K$ and the Landauer Ratio $R_L$, and establish a
direct interrelation. Applying these metrics, we thoroughly evaluate selected
AC protocols, highlighting their relative strengths. Finally, we propose
improved versions of AC protocols that exhibit enhanced thermodynamic
performance, achieving desired target temperatures with lower work inputs. This
research contributes to a deeper understanding of AC protocols and provides
valuable insights for designing efficient cooling strategies in various
applications.
- Abstract(参考訳): アルゴリズム冷却(AC)プロトコルは主に冷却能力について研究されており、熱力学特性に注意が払われている。
本研究は熱力学の観点から幅広い交流プロトコル群を解析することにより,新しい視点を探求する。
まず、標準acプロトコルの詳細なレビューと形式的分類を行う。
転送行列形式を利用することで、冷却限界と目標状態進化の両方を包含して、パフォーマンスメトリクスの一貫した計算を実現する。
これらの多様な冷却限界を統一し, 単一のコヒーレントな数学的表現とし, 比較分析の合理化を行った。
次に、コヒーレント冷却プロトコルの効率を評価するために、性能係数$k$とランドウアー比$r_l$という2つの一般的なメトリクスを導入し、直接相関を確立する。
これらの指標を適用して、選択されたACプロトコルを徹底的に評価し、それらの相対的な強度を強調した。
最後に, 熱力学的性能を向上し, 所望の目標温度を低い作業入力で達成するACプロトコルの改良版を提案する。
この研究は、ACプロトコルの深い理解に寄与し、様々なアプリケーションで効率的な冷却戦略を設計するための貴重な洞察を提供する。
関連論文リスト
- Hyperparameters in Continual Learning: a Reality Check [53.30082523545212]
ベンチマークデータセットで構築されたCLシナリオ上で、CLアルゴリズムをトレーニングすることは一般的なプラクティスである。
本稿では,この評価プロトコルは実用的でなく,CLアルゴリズムのCL能力を効果的に評価することができないことを主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T03:13:01Z) - Universal optimization efficiency and bounds of Carnot-like heat engines
and refrigerators under shortcuts to isothermality [14.447246922181003]
熱機関の汎用最適化効率と2つの統一最適化基準の下での冷凍機の性能の最適化を導出する。
また, 熱機関と冷蔵庫の普遍的下限と上限を導出し, 極端に非対称な場合で到達できることを見出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T02:23:24Z) - ECO-TR: Efficient Correspondences Finding Via Coarse-to-Fine Refinement [80.94378602238432]
粗大な処理で対応性を見出すことにより、ECO-TR(Correspondence Efficient Transformer)と呼ばれる効率的な構造を提案する。
これを実現するために、複数の変圧器ブロックは段階的に連結され、予測された座標を徐々に洗練する。
種々のスパースタスクと密マッチングタスクの実験は、既存の最先端技術に対する効率性と有効性の両方において、我々の手法の優位性を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-25T13:05:33Z) - Minimally dissipative information erasure in a quantum dot via
thermodynamic length [0.415623340386296]
我々は半導体量子ドットにおける駆動電子レベルに対するランダウアー消去を実装した。
エネルギーが線形に増加する標準プロトコルと幾何学的最適化から得られるプロトコルを比較した。
本研究では, ジオデシック駆動が低速プロトコルの散逸を最小限に抑え, 完全消去に近づくにつれ, 大幅な改善が期待できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-05T09:20:09Z) - Data-Driven Chance Constrained AC-OPF using Hybrid Sparse Gaussian
Processes [57.70237375696411]
入力不確実性を伴う潮流方程式をモデル化するために,スパースプロセスとハイブリッドガウスプロセス(GP)フレームワークを用いた高速データ駆動構成を提案する。
提案手法の有効性は,複数のIEEEテストケースに対して,最大2倍の高速かつ高精度な解を示す数値的な研究によって主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-30T09:27:59Z) - Optimizing measurement-based cooling by reinforcement learning [0.0]
本研究では,条件および非条件計測手法を用いて,目標共振器を冷却する最適化アーキテクチャを提案する。
非条件測定のための最適測定区間 $tau_rm optu$ を初めて解析的に導出する。
強化学習による大域的最適化の下での冷却アルゴリズムにより, 協調冷却性能の最大値が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T06:07:10Z) - Data post-processing for the one-way heterodyne protocol under
composable finite-size security [62.997667081978825]
本研究では,実用的連続可変(CV)量子鍵分布プロトコルの性能について検討する。
ヘテロダイン検出を用いたガウス変調コヒーレント状態プロトコルを高信号対雑音比で検討する。
これにより、プロトコルの実践的な実装の性能を調べ、上記のステップに関連付けられたパラメータを最適化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-20T12:37:09Z) - Optimizing thermalizations [0.0]
量子系のエネルギー占有の完全なセットをアルゴリズム的に特徴付けるために,連続熱行列化の概念に基づく厳密なアプローチを提案する。
本稿では, 冷却, 作業抽出, 最適シーケンスの文脈で最適なプロトコルを見出すことにより, これを説明する。
同じツールにより、熱力学プロトコルの性能においてメモリ効果が果たす役割を定量的に評価することもできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T11:05:39Z) - CIC: Contrastive Intrinsic Control for Unsupervised Skill Discovery [88.97076030698433]
本稿では,教師なしスキル発見のためのアルゴリズムであるContrastive Intrinsic Control (CIC)を紹介する。
CICは、状態エントロピーを最大化することで、多様な振る舞いを明示的にインセンティブ化する。
CICは従来の教師なしスキル発見手法よりも大幅に改善されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-01T00:36:29Z) - Quantum cooling activated by coherently-controlled thermalisation [0.0]
循環因果順序の重畳にNの同一熱チャネルを適用することにより,ICO冷蔵庫の熱抽出能力を高めることができることを示す。
また、コヒーレントに制御された加熱チャネルを持つ実験的なシミュラブル量子冷却プロトコルを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-18T13:18:39Z) - Dissipative-coupling-assisted laser cooling: limitations and
perspectives [91.3755431537592]
本稿では, 追加散逸などの小さな不完全性に対する感度が高いプロトコルを包括的に解析する。
冷却プロトコルとレッドサイドバンド励起またはフィードバックを用いた分散結合支援プロトコルの詳細な比較を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-27T16:02:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。