論文の概要: Taming quantum systems: A tutorial for using shortcuts-to-adiabaticity, quantum optimal control, and reinforcement learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16436v1
- Date: Mon, 27 Jan 2025 19:00:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-29 16:41:18.890392
- Title: Taming quantum systems: A tutorial for using shortcuts-to-adiabaticity, quantum optimal control, and reinforcement learning
- Title（参考訳）: 量子システムのモデリング:ショートカット・トゥ・アディバチティ、量子最適制御、強化学習のためのチュートリアル
- Authors: Callum W. Duncan, Pablo M. Poggi, Marin Bukov, Nikolaj Thomas Zinner, Steve Campbell,
- Abstract要約: 本稿では,チュートリアル形式での量子制御の基礎について紹介する。
我々は3つの分野に焦点をあてる: 断熱へのショートカット、量子最適制御、機械学習に基づく制御。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Precise manipulation of quantum effects at the atomic and nanoscale has become an essential task in ongoing scientific and technological endeavours. Quantum control methods are thus routinely exploited for research in areas such as quantum materials, quantum chemistry, and atomic and molecular physics, as well as in the development of quantum technologies like computing, simulation, and sensing. Here, we present a pedagogical introduction to the basics of quantum control methods in tutorial form, with the aim of providing newcomers to the field with the core concepts and practical tools to use these methods in their research. We focus on three areas: shortcuts to adiabaticity, quantum optimal control, and machine-learning-based control. We lay out the basic theoretical elements of each area in a pedagogical way and describe their application to a series of example cases. For these, we include detailed analytical derivations as well as extensive numerical results. As an outlook, we discuss quantum control methods in the broader context of quantum technologies development and complex quantum systems research, outlining potential connections and synergies between them.
- Abstract（参考訳）: 原子・ナノスケールにおける量子効果の精密な操作は、現在進行中の科学・技術開発において重要な課題となっている。
したがって、量子制御法は、量子材料、量子化学、原子・分子物理学などの分野の研究や、計算、シミュレーション、センシングといった量子技術の開発に日常的に利用される。
本稿では,これらの手法を応用するための基本概念と実践的ツールを分野に提供することを目的として,チュートリアル形式での量子制御法の基礎を教育的に紹介する。
我々は3つの分野に焦点をあてる: 断熱へのショートカット、量子最適制御、機械学習に基づく制御。
本稿では,各領域の基本理論的要素を教育的手法でレイアウトし,一連の事例に適用例を示す。
これには、詳細な解析的導出と広範な数値的な結果が含まれる。
展望として、量子技術開発と複雑な量子システム研究のより広い文脈における量子制御法について議論し、それら間の潜在的な接続とシナジーを概説する。
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