論文の概要: Molecular Quantum Control Algorithm Design by Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11839v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 13:28:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:03.044820
• Title: Molecular Quantum Control Algorithm Design by Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による分子量子制御アルゴリズムの設計
• Authors: Anastasia Pipi, Xuecheng Tao, Prineha Narang, David R. Leibrandt,
• Abstract要約: 分子イオンを1つの純粋な量子状態に合成する汎用的,強化学習設計の量子論理手法を提案する。 制御アルゴリズムの性能はCaH$+$イオンの場合で数値的に示され、96個の固有状態を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Precision measurements of polyatomic molecules offer an unparalleled paradigm to probe physics beyond the Standard Model. The rich internal structure within these molecules makes them exquisite sensors for detecting fundamental symmetry violations, local position invariance, and dark matter. While trapping and control of diatomic and a few very simple polyatomic molecules have been experimentally demonstrated, leveraging the complex rovibrational structure of more general polyatomics demands the development of robust and efficient quantum control schemes. In this study, we present a general, reinforcement-learning-designed, quantum logic approach to prepare molecular ions in a single, pure quantum state. The reinforcement learning agent optimizes the pulse sequence, each followed by a projective measurement, and probabilistically manipulates the collapse of the quantum system to a single state. The performance of the control algorithm is numerically demonstrated in the case of a CaH$^+$ ion, with up to 96 thermally populated eigenstates and under the disturbance of environmental thermal radiation. We expect that the method developed, with physics-informed learning, will be directly implemented for quantum control of polyatomic molecular ions with densely populated structures, enabling new experimental tests of fundamental theories.
• Abstract（参考訳）: 多原子分子の精密測定は、標準モデルを超えた物理を探索する非並列なパラダイムを提供する。 これらの分子の内部構造は、基本対称性の違反、局所的な位置不変性、暗黒物質を検出するための精巧なセンサーとなる。 二原子といくつかの非常に単純な多原子分子のトラップと制御は実験的に実証されているが、より一般的な多原子の複雑な可解化構造を利用すると、堅牢で効率的な量子制御スキームの開発が要求される。 本研究では,分子イオンを1つの純粋な量子状態に合成する汎用的,強化学習設計の量子論理手法を提案する。 強化学習エージェントはパルスシーケンスを最適化し、それぞれが投射的な測定を行い、確率的に量子系の崩壊を単一の状態に操作する。 制御アルゴリズムの性能はCaH$^+$イオンの場合,96個の固有状態と環境熱放射の干渉下で数値的に実証される。 物理インフォームドラーニングを用いて開発された手法は, 密度密度の高い構造を持つ多原子分子イオンの量子制御のために直接的に実装され, 基礎理論の新たな実験実験が可能になることを期待する。

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