論文の概要: Predicting Electromagnetically Induced Transparency based Cold Atomic Engines using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03060v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 14:51:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:05:57.696218
• Title: Predicting Electromagnetically Induced Transparency based Cold Atomic Engines using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による電磁誘導透明度に基づく冷媒エンジンの予測
• Authors: Manash Jyoti Sarmah, Himangshu Prabal Goswami,
• Abstract要約: 我々は、電磁誘導透過の実験的枠組みの中で動作する量子熱エンジンを予測するための人工ニューラルネットワークモデルを開発した。 高性能エンジンは, 実測値, 放射温度, 作業量, エルゴトロピーの3つの指標に基づいて予測, 解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We develop an artificial neural network model to predict quantum heat engines working within the experimentally realized framework of electromagnetically induced transparency. We specifically focus on {\Lambda}-type alkali-based cold atomic systems. This network allows us to analyze all the alkali atom-based engines' performance. High performance engines are predicted and analyzed based on three figures of merit output, radiation temperature, work and ergotropy. Contrary to traditional notion, the algorithm reveal the limitations of output radiation temperature as a stand alone metric for enhanced engine performance. In high output temperature regime, Cs based engine with a higher output temperature than Rb based engine is characterized by lower work and ergotropy. This is found to be true for different atomic engines with common predicted states in both high and low output temperature regimes. Additionally, the ergotropy is found to exhibit a saturating exponential dependency on the control Rabi frequency.
• Abstract（参考訳）: 我々は、電磁誘導透過の実験的枠組みの中で動作する量子熱エンジンを予測するための人工ニューラルネットワークモデルを開発した。 具体的には, アルカリ系低温原子系に着目する。 このネットワークにより、アルカリ原子系エンジンの性能を解析できる。 高性能エンジンは, 実測値, 放射温度, 作業量, エルゴトロピーの3つの指標に基づいて予測, 解析を行う。 従来の概念とは対照的に、このアルゴリズムは出力放射温度の限界を、エンジン性能を向上させるためのスタンドアロンの指標として明らかにしている。 高出力温度では、Rb系エンジンよりも出力温度の高いCs系エンジンは、作業量とエルゴトロピーが低いのが特徴である。 これは、高出力状態と低出力状態の両方で一般的な予測状態を持つ異なる原子エンジンに当てはまる。 さらに、エルゴトロピーはラビの周波数に飽和な指数依存性を示す。

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