論文の概要: Artificially intelligent Maxwell's demon for optimal control of open quantum systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15328v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 18:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 18:02:17.316734
- Title: Artificially intelligent Maxwell's demon for optimal control of open quantum systems
- Title（参考訳）: オープン量子系の最適制御のための人工知的マクスウェルの悪魔
- Authors: Paolo Andrea Erdman, Robert Czupryniak, Bibek Bhandari, Andrew N. Jordan, Frank Noé, Jens Eisert, Giacomo Guarnieri,
- Abstract要約: 我々は、量子マックスウェルの悪魔の役割を自動化し、捉えるために強化学習アプローチを採用する。
熱化, 測定, 単位フィードバックの時間スケールの順序付けに基づいて, 異なる体制を探索する。
測定結果に基づいて, 厳密な有限時間熱化プロトコルを用いた手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8043829889888716
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Feedback control of open quantum systems is of fundamental importance for practical applications in various contexts, ranging from quantum computation to quantum error correction and quantum metrology. Its use in the context of thermodynamics further enables the study of the interplay between information and energy. However, deriving optimal feedback control strategies is highly challenging, as it involves the optimal control of open quantum systems, the stochastic nature of quantum measurement, and the inclusion of policies that maximize a long-term time- and trajectory-averaged goal. In this work, we employ a reinforcement learning approach to automate and capture the role of a quantum Maxwell's demon: the agent takes the literal role of discovering optimal feedback control strategies in qubit-based systems that maximize a trade-off between measurement-powered cooling and measurement efficiency. Considering weak or projective quantum measurements, we explore different regimes based on the ordering between the thermalization, the measurement, and the unitary feedback timescales, finding different and highly non-intuitive, yet interpretable, strategies. In the thermalization-dominated regime, we find strategies with elaborate finite-time thermalization protocols conditioned on measurement outcomes. In the measurement-dominated regime, we find that optimal strategies involve adaptively measuring different qubit observables reflecting the acquired information, and repeating multiple weak measurements until the quantum state is "sufficiently pure", leading to random walks in state space. Finally, we study the case when all timescales are comparable, finding new feedback control strategies that considerably outperform more intuitive ones. We discuss a two-qubit example where we explore the role of entanglement and conclude discussing the scaling of our results to quantum many-body systems.
- Abstract（参考訳）: オープン量子システムのフィードバック制御は、量子計算から量子エラー補正、量子気象学まで、様々な文脈における実践的応用において基本的な重要性である。
熱力学の文脈での使用により、情報とエネルギーの間の相互作用の研究が可能になる。
しかし、最適フィードバック制御戦略の導出は、オープン量子システムの最適制御、量子測定の確率的性質、長期的および軌道平均目標を最大化するポリシーの包含など、非常に困難である。
本研究では,量子マックスウェルのデーモンの役割の自動化と把握に強化学習アプローチを採用する。このエージェントは,測定駆動冷却と測定効率のトレードオフを最大化する量子ビットベースのシステムにおいて,最適なフィードバック制御戦略を発見するというリテラルな役割を担っている。
弱い、あるいは射影的な量子測定を考慮すると、熱化、測定、単位フィードバックの時間スケールの順序に基づいて、異なる非直観的かつ解釈可能な戦略を探索する。
熱化支配体制では, 測定結果に照らし合わせて, 厳密な有限時間熱化プロトコルを用いた方法が見つかる。
測定支配体制において、最適戦略は、取得した情報を反映する異なる量子ビット観測可能量を適応的に測定することと、量子状態が「十分純粋」になるまで複数の弱い測定を繰り返し、状態空間におけるランダムウォーキングをもたらすことを含む。
最後に、すべてのタイムスケールが同等である場合について検討し、より直感的な手法よりもはるかに優れた新しいフィードバック制御戦略を見出す。
本稿では, 絡み合いの役割を考察し, 量子多体系へのスケーリングを議論する2ビットの例について論じる。
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