論文の概要: Optimal control of linear Gaussian quantum systems via quantum learning control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05597v1
- Date: Sat, 8 Jun 2024 23:26:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 19:06:24.382836
- Title: Optimal control of linear Gaussian quantum systems via quantum learning control
- Title（参考訳）: 量子学習制御による線形ガウス量子系の最適制御
- Authors: Yu-Hong Liu, Yexiong Zeng, Qing-Shou Tan, Daoyi Dong, Franco Nori, Jie-Qiao Liao,
- Abstract要約: 本稿では,LGQシステムを最適に制御する汎用量子学習制御法を提案する。
本手法を用いて, 深部光機械冷却と大規模光機械絡み合わせの両面を実証する。
この研究は、量子学習制御の適用を広げるだけでなく、LGQシステムの最適制御のための道を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.847839438526929
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficiently controlling linear Gaussian quantum (LGQ) systems is a significant task in both the study of fundamental quantum theory and the development of modern quantum technology. Here, we propose a general quantum-learning-control method for optimally controlling LGQ systems based on the gradient-descent algorithm. Our approach flexibly designs the loss function for diverse tasks by utilizing first- and second-order moments that completely describe the quantum state of LGQ systems. We demonstrate both deep optomechanical cooling and large optomechanical entanglement using this approach. Our approach enables the fast and deep ground-state cooling of a mechanical resonator within a short time, surpassing the limitations of sideband cooling in the continuous-wave driven strong-coupling regime. Furthermore, optomechanical entanglement could be generated remarkably fast and surpass several times the corresponding steady-state entanglement, even when the thermal phonon occupation reaches one hundred. This work will not only broaden the application of quantum learning control, but also open an avenue for optimal control of LGQ systems.
- Abstract（参考訳）: 線形ガウス量子(LGQ)系を効率的に制御することは、基本量子論の研究と近代量子技術の発展において重要な課題である。
本稿では、勾配差分法に基づくLGQシステムを最適に制御するための一般的な量子学習制御法を提案する。
本稿では,LGQシステムの量子状態を完全に記述した1次および2次モーメントを利用して,多様なタスクに対する損失関数を柔軟に設計する。
本手法を用いて, 深部光機械冷却と大規模光機械絡み合わせの両面を実証する。
本手法は, 連続波駆動強結合系におけるサイドバンド冷却の限界を克服し, 機械共振器の高速かつ深い地中冷却を短時間で実現する。
さらに、熱フォノンの占有が100に達する場合でも、光学的絡み合いは著しく速く発生し、対応する定常絡み合いの数倍を超える可能性がある。
この研究は、量子学習制御の適用を広げるだけでなく、LGQシステムの最適制御のための道を開く。
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