論文の概要: Bayesian optimization for state engineering of quantum gases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18234v1
• Date: Sun, 28 Apr 2024 16:24:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 15:35:41.177083
• Title: Bayesian optimization for state engineering of quantum gases
• Title（参考訳）: 量子気体の状態工学のためのベイズ最適化
• Authors: Gabriel Müller, V. J. Martínez-Lahuerta, Ivan Sekulic, Sven Burger, Philipp-Immanuel Schneider, Naceur Gaaloul,
• Abstract要約: 量子オブジェクトの状態工学は、ほとんどの実装において中心的な要件である。 本稿では,多出力ガウス過程に基づくベイズ最適化を提案する。 これは複雑な量子系の効率的な状態工学への道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6144007597015433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State engineering of quantum objects is a central requirement in most implementations. In the cases where the quantum dynamics can be described by analytical solutions or simple approximation models, optimal state preparation protocols have been theoretically proposed and experimentally realized. For more complex systems, however, such as multi-component quantum gases, simplifying assumptions do not apply anymore and the optimization techniques become computationally impractical. Here, we propose Bayesian optimization based on multi-output Gaussian processes to learn the quantum state's physical properties from few simulations only. We evaluate its performance on an optimization study case of diabatically transporting a Bose-Einstein condensate while keeping it in its ground state, and show that within only few hundreds of executions of the underlying physics simulation, we reach a competitive performance with other protocols. While restricting this benchmarking to well known approximations for straightforward comparisons, we expect a similar performance when employing more involving models, which are computationally more challenging. This paves the way to efficient state engineering of complex quantum systems.
• Abstract（参考訳）: 量子オブジェクトの状態工学は、ほとんどの実装において中心的な要件である。 解析解や単純な近似モデルによって量子力学を記述できる場合、最適状態準備プロトコルが理論的に提案され、実験的に実現されている。 しかし、多成分量子ガスのようなより複雑なシステムでは、仮定を単純化することはもはや適用されず、最適化技術は計算的に実用的ではない。 本稿では,数個のシミュレーションのみから量子状態の物理特性を学習するために,多出力ガウス過程に基づくベイズ最適化を提案する。 ボース・アインシュタイン凝縮体を基底状態に保ちながらダイアバティカルに輸送する最適化研究事例において,その性能を評価し,基礎となる物理シミュレーションの数百行以内で,他のプロトコルと競合する性能に達することを示す。 このベンチマークは、単純な比較のためによく知られた近似に制限されるが、より複雑なモデルを採用する際にも同様のパフォーマンスが期待できる。 これは複雑な量子系の効率的な状態工学への道を開く。

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