論文の概要: Fast generation of entanglement between coupled spins using optimization and deep learning methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17489v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 11:38:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:57:24.587350
- Title: Fast generation of entanglement between coupled spins using optimization and deep learning methods
- Title（参考訳）: 最適化とディープラーニングを用いた結合スピン間の絡み合いの高速生成
- Authors: Dimitris Koutromanos, Dionisis Stefanatos, Emmanuel Paspalakis,
- Abstract要約: 本研究では,機械学習と最適化手法を用いて,最小時間で最大絡み合った状態を生成する。
我々は、先行研究のように、特定の極大絡み合った状態をターゲットにするのではなく、コンカレンスを最大化する制御を見つける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Coupled spins form composite quantum systems which play an important role in many quantum technology applications, with an essential task often being the efficient generation of entanglement between two constituent qubits. The simplest such system is a pair of spins-$1/2$ coupled with Ising interaction, and in previous works various quantum control methods such as adiabatic processes, shortcuts to adiabaticity and optimal control have been employed to quickly generate there one of the maximally entangled Bell states. In this study, we use machine learning and optimization methods to produce maximally entangled states in minimum time, with the Rabi frequency and the detuning used as bounded control functions. We do not target a specific maximally entangled state, like the preceding studies, but rather find the controls which maximize the concurrence, leading thus automatically the system to the closest such state in shorter time. By increasing the bounds of the control functions we observe that the corresponding optimally selected maximally entangled state also changes and the necessary time to reach it is reduced. The present work demonstrates also that machine learning and optimization offer efficient and flexible techniques for the fast generation of entanglement in coupled spin systems, and we plan to extent it to systems involving more spins, for example spin chains.
- Abstract（参考訳）: 結合スピンは、多くの量子技術応用において重要な役割を果たす複合量子系を形成し、重要なタスクは、2つの構成量子ビット間の効率的な絡み合いの生成である。
最も単純なシステムとしては、イジング相互作用と結合したスピン対$1/2$のスピンがあり、以前の研究では、断熱過程、断熱性へのショートカット、最適制御といった様々な量子制御法が、ベル状態の1つを素早く生成するために用いられてきた。
本研究では機械学習と最適化手法を用いて最小時間で最大絡み合った状態を生成し,ラビ周波数とデチューニングを有界制御関数として用いる。
我々は、先行研究のように、特定の最大絡み合った状態をターゲットにするのではなく、コンカレンスを最大化する制御を見つけ、それによってシステムがより短い時間で最も近い状態に自動的に到達する。
制御関数の境界を拡大することにより、対応する最適選択された最大絡み合った状態も変化し、それに到達するために必要な時間が短縮される。
この研究は、機械学習と最適化が結合されたスピン系の絡み合いを高速に生成するための効率的で柔軟な技術を提供することを示した。
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