論文の概要: Simulating Work Extraction in a Dinuclear Quantum Battery Using a Variational Quantum Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19331v1
- Date: Wed, 26 Feb 2025 17:23:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-27 14:57:12.417200
- Title: Simulating Work Extraction in a Dinuclear Quantum Battery Using a Variational Quantum Algorithm
- Title(参考訳): 変分量子アルゴリズムを用いた二核電池の作業抽出シミュレーション
- Authors: Lucas Galvão, Ana Clara das Neves, Maron Anka, Clebson Cruz,
- Abstract要約: 本研究は、二核量子電池モデルにおける量子特性と作業抽出過程を研究するための量子計算法の応用について検討する。
本研究では, 騒音環境の存在が, システム内のエネルギー量評価の精度を損なうことを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Understanding the thermodynamic properties of quantum systems is essential for developing energy-efficient quantum technologies. In this regard, this work explores the application of quantum computational methods to study the quantum properties and work extraction processes in a dinuclear quantum battery model. Our results demonstrate that variational quantum algorithms can reproduce key trends in experimental data, making it possible to analyze the effectiveness of the presented protocol in noisy environments and providing insights into the feasibility of quantum batteries in near-term devices. We have shown that the presence of a noisy environment hinders the accuracy of the evaluation of the amount of energy stored in the system. Additionally, we analyze the work extraction precision, revealing that although the system can store energy at room temperature, the protocol is highly precise only at low temperatures, and its accuracy at ambient conditions remains limited, compromising its usability.
- Abstract(参考訳): 量子系の熱力学的性質を理解することは、エネルギー効率のよい量子技術を開発するために不可欠である。
本研究は,2核量子バッテリモデルにおける量子特性と作業抽出過程を研究するための量子計算法の応用について検討する。
この結果から, 実験データにおける量子アルゴリズムの重要トレンドを再現し, ノイズの多い環境における提案プロトコルの有効性を解析し, 短期的デバイスにおける量子電池の実現可能性に関する知見を提供することができた。
本研究では, 騒音環境の存在が, システム内のエネルギー量評価の精度を損なうことを示した。
さらに, 作業抽出精度を解析し, 室温でエネルギーを貯蔵できるが, プロトコルは低温でのみ高度に正確であり, 環境条件下での精度は限定的であり, ユーザビリティを損なうことを明らかにした。
関連論文リスト
- Quantum Machine Learning of Molecular Energies with Hybrid Quantum-Neural Wavefunction [1.545628748828856]
本稿では,効率的な量子回路とディープニューラルネットワークを組み合わせて分子波動関数を学習するハイブリッドフレームワークを提案する。
このアプローチは計算効率と精度を高め、従来の量子計算化学法を超越している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-08T04:18:51Z) - Experimental simulation of daemonic work extraction in open quantum batteries on a digital quantum computer [0.0]
我々は、量子回路として対応するダイナミクスの実装方法を示し、最終条件フィードバックのユニタリ進化を含む。
本研究では, 得られたデーモン抽出作業の実験値が, いわゆるデイモンエルゴトロピーによって定量化された理論上界にどのように近いかを示す作業抽出プロトコルを実験的にシミュレートした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T22:56:24Z) - Thermalization and Criticality on an Analog-Digital Quantum Simulator [133.58336306417294]
本稿では,69個の超伝導量子ビットからなる量子シミュレータについて述べる。
古典的Kosterlitz-Thouless相転移のシグネチャと,Kibble-Zurekスケール予測からの強い偏差を観測する。
本システムは, 対角二量体状態でディジタル的に調製し, 熱化時のエネルギーと渦の輸送を画像化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T17:40:39Z) - Power Characterization of Noisy Quantum Kernels [52.47151453259434]
一般化誤差が小さい場合でも,量子カーネル法は予測能力に乏しい。
我々は、量子計算にノイズの多い量子カーネル法を用いるために重要な警告を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-31T01:02:16Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T18:00:01Z) - Variational quantum simulation of the quantum critical regime [0.0]
本稿では,量子コンピュータ上で量子臨界状態のシミュレートと位置決めを行うため,自由エネルギーの変動を最小限に抑える変分法を提案する。
我々の研究は、量子ビットが少ない量子デバイス上で有限温度で量子臨界系を研究するための、実用的な方法と、最初のステップを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-15T02:59:41Z) - Quantum reinforcement learning in the presence of thermal dissipation [0.0]
非散逸性量子強化学習プロトコルは熱散逸の存在に適応する。
解析の結果, 十分な低温条件下では, 散逸はプロトコルの性能を著しく低下させることはないことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-12T18:22:21Z) - Experimental verification of fluctuation relations with a quantum
computer [68.8204255655161]
我々は、量子プロセッサを用いて、非平衡量子熱力学における多くの理論的結果を実験的に検証する。
我々の実験は、量子計算の非平衡エネルギー論を理解するための実験基盤を構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-08T14:16:12Z) - Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on
Quantum Computers [52.77024349608834]
少数のアンシラ量子ビットを用いて環境との相互作用をシミュレートするデジタル量子アルゴリズムを開発した。
逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-04T18:21:00Z) - Information Scrambling in Computationally Complex Quantum Circuits [56.22772134614514]
53量子ビット量子プロセッサにおける量子スクランブルのダイナミクスを実験的に検討する。
演算子の拡散は効率的な古典的モデルによって捉えられるが、演算子の絡み合いは指数関数的にスケールされた計算資源を必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-21T22:18:49Z) - Optomechanical entanglement at room temperature: a simulation study with
realistic conditions [0.0]
我々は、絡み合いの定量的評価のための絡み合い尺度(対数的負性率)を数値的に計算する。
この研究は、機動式エンタングルメント装置の開発において重要な役割を果たしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-22T21:01:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。