論文の概要: Reinforcement Learning Enhancing Entanglement for Two-Photon-Driven Rabi Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15841v3
- Date: Fri, 29 Nov 2024 16:02:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-02 11:38:04.941842
- Title: Reinforcement Learning Enhancing Entanglement for Two-Photon-Driven Rabi Model
- Title(参考訳): 二光子駆動ラビモデルのための強化学習エンタングルメント
- Authors: Tingting Li, Yiming Zhao, Yong Wang, Yanping Liu, Yazhuang Miao, Xiaolong Zhao,
- Abstract要約: ラビモデルにおける2光子駆動振幅を変調することにより絡み合いを高める制御方式を提案する。
絡み合いの挙動は相転移を反映し、強化学習剤を用いて制御パルスの時間的シーケンスを生成する。
この研究は、非平衡系の量子資源を正に増強する方法を舗装する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.561165153998974
- License:
- Abstract: A control scheme is proposed that leverages reinforcement learning to enhance entanglement by modulating the two-photon-driven amplitude in a Rabi model. The quantum phase diagram versus the amplitude of the two-photon process and the coupling between the cavity field and the atom in the Rabi model, is indicated by the energy spectrum of the hybrid system, the witness of entanglement, second order correlation, and negativity of Wigner function. From a dynamical perspective, the behavior of entanglement can reflect the phase transition and the reinforcement learning agent is employed to produce temporal sequences of control pulses to enhance the entanglement in the presence of dissipation. The entanglement can be enhanced in different parameter regimes and the control scheme exhibits robustness against dissipation. The replaceability of the controlled system and the reinforcement learning module demonstrates the generalization of this scheme. This research paves the way of positively enhancing quantum resources in non-equilibrium systems.
- Abstract(参考訳): ラビモデルにおける2光子駆動振幅を変調することにより、強化学習を活用して絡み合いを高める制御方式を提案する。
2光子過程の振幅に対する量子位相図と、ラビモデルにおける空洞場と原子のカップリングは、ハイブリッド系のエネルギースペクトル、絡み合いの証、二階相関、ウィグナー関数の負性によって示される。
動的観点からは、絡み合いの挙動は相転移を反映し、強化学習剤を用いて、消散の有無で絡み合いを高めるための制御パルスの時間的シーケンスを生成する。
エンタングルメントは異なるパラメータ規則で拡張することができ、制御スキームは散逸に対する堅牢性を示す。
制御系と強化学習モジュールの置換性は、このスキームの一般化を実証する。
この研究は、非平衡系の量子資源を正に増強する方法を舗装する。
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