論文の概要: Quantum network tomography of Rydberg arrays by machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05742v1
- Date: Sat, 07 Dec 2024 20:41:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:54:11.076573
- Title: Quantum network tomography of Rydberg arrays by machine learning
- Title（参考訳）: 機械学習によるRydbergアレイの量子ネットワークトモグラフィ
- Authors: Kaustav Mukherjee, Johannes Schachenmayer, Shannon Whitlock, Sebastian Wüster,
- Abstract要約: ライドバーグ原子は、量子計算と量子シミュレーションのための汎用的なプラットフォームであり、制御可能なデコヒーレンスを可能にする。
理論的には、人工ニューラルネットワークを用いた機械学習により、オープン量子力学のモデルを構築するためのテクニックの実証実証も可能であることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Configurable arrays of optically trapped Rydberg atoms are a versatile platform for quantum computation and quantum simulation, also allowing controllable decoherence. We demonstrate theoretically, that they also enable proof-of-principle demonstrations for a technique to build models for open quantum dynamics by machine learning with artificial neural networks, recently proposed in [Mukherjee et al. [arXiv:2409.18822] (2024)]. Using the outcome of quantum transport through a network of sites that correspond to excited Rydberg atoms, the multi-stage neural network algorithm successfully identifies the number of atoms (or nodes in the network), and subsequently their location. It further extracts an effective interaction Hamiltonian and decoherence operators induced by the environment. To probe the Rydberg array, one initiates dynamics repeatedly from the same initial state and then measures the transport probability to an output atom. Large datasets are generated by varying the position of the latter. Measurements are required in only one single basis, making the approach complementary to e.g. quantum process tomography. The cold atom platform discussed in this article can be used to explore the performance of the proposed protocol when training the neural network with simulation data, but then applying it to construct models based on experimental data.
- Abstract（参考訳）: 光学的に閉じ込められたライドバーグ原子の構成可能な配列は、量子計算と量子シミュレーションのための汎用的なプラットフォームであり、制御可能なデコヒーレンスを可能にする。
我々は,ニューラルネットワークを用いた機械学習によるオープン量子力学のモデル構築のための手法の実証実験を可能にすることを理論的に実証した。
励起リドベルク原子に対応する部位のネットワークを通しての量子輸送の結果を用いて、多段階ニューラルネットワークアルゴリズムは、ネットワーク内の原子の数(またはノード)を特定し、その位置を同定する。
さらに、環境によって誘導されるハミルトニアンおよびデコヒーレンス作用素の効果的な相互作用を抽出する。
Rydberg配列を探索するために、同じ初期状態から繰り返しダイナミクスを開始し、それから出力原子への輸送確率を測定する。
大規模なデータセットは、後者の位置を変えて生成される。
測定は1つの基準でのみ必要であり、アプローチはeg量子プロセストモグラフィーを補完する。
本稿では,シミュレーションデータを用いてニューラルネットワークをトレーニングする際の提案プロトコルの性能について検討し,実験データに基づくモデル構築に応用する。
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