論文の概要: Enhancing Quantum Entanglement in Bipartite Systems: Leveraging Optimal Control and Physics-Informed Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16321v1
- Date: Sun, 24 Mar 2024 22:59:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 16:26:58.810599
- Title: Enhancing Quantum Entanglement in Bipartite Systems: Leveraging Optimal Control and Physics-Informed Neural Networks
- Title（参考訳）: バイパルタイト系における量子絡み合いの強化:最適制御と物理インフォームドニューラルネットワークの活用
- Authors: Nahid Binandeh Dehaghani, A. Pedro Aguiar, Rafal Wisniewski,
- Abstract要約: 最短時間枠内でのエンタングルメント測度の下限の増大を最大化することを目的とした最適制御問題を定式化する。
行列値動的制御系に適したポントリャーギンの最小原理に基づいて最適条件を導出する。
提案手法は, 絡み合った状態を生成する過程を洗練させるだけでなく, 絡み合った状態を検出する感度を高める手法も導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4811951486536687
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum entanglement stands at the forefront of quantum information science, heralding new paradigms in quantum communication, computation, and cryptography. This paper introduces a quantum optimal control approach by focusing on entanglement measures rather than targeting predefined maximally entangled states. Leveraging the indirect Pontryagin Minimum Principle, we formulate an optimal control problem centered on maximizing an enhanced lower bound of the entanglement measure within a shortest timeframe in the presence of input constraints. We derive optimality conditions based on Pontryagin's Minimum Principle tailored for a matrix-valued dynamic control system and tackle the resulting boundary value problem through a Physics-Informed Neural Network, which is adept at handling differential matrix equations. The proposed strategy not only refines the process of generating entangled states but also introduces a method with increased sensitivity in detecting entangled states, thereby overcoming the limitations of conventional concurrence estimation.
- Abstract（参考訳）: 量子絡み合いは量子情報科学の最前線にあり、量子通信、計算、暗号の新しいパラダイムを提唱している。
本稿では、予め定義された最大絡み合い状態ではなく、絡み合い対策に焦点を当てた量子最適制御手法を提案する。
間接ポントリャーギン最小原理を利用して、入力制約が存在する場合の最も短い時間枠内でのエンタングルメント測度の下限の増大を最大化することに焦点を当てた最適制御問題を定式化する。
我々は,行列値の動的制御系に適したポントリャーギンの最小原理に基づいて最適条件を導出し,微分行列方程式の扱いに適する物理インフォームドニューラルネットワークを用いて,結果の境界値問題に取り組む。
提案手法は, 絡み合った状態を生成する過程を洗練させるだけでなく, 絡み合った状態を検出する感度を高める手法を導入し, 従来のコンカレンス推定の限界を克服する。
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