論文の概要: Bounding fidelity in quantum feedback control: Theory and applications to Dicke state preparation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19151v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 21:09:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:54.548271
• Title: Bounding fidelity in quantum feedback control: Theory and applications to Dicke state preparation
• Title（参考訳）: 量子フィードバック制御における境界忠実性:Dicke状態生成の理論と応用
• Authors: Eoin O'Connor, Hailan Ma, Marco G. Genoni,
• Abstract要約: 連続的なモニタリングとフィードバック制御によって達成可能な定常平均忠実度に究極の境界を導出する。 次に, 集団減衰と分散結合を考慮した原子アンサンブルにおけるDicke状態の調製に着目する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Achieving unit fidelity in quantum state preparation is often impossible in the presence of environmental decoherence. While continuous monitoring and feedback control can improve fidelity, perfect state preparation remains elusive in many scenarios. Inspired by quantum speed limits, we derive an ultimate bound on the steady-state average fidelity achievable via continuous monitoring and feedback control. This bound depends only on the unconditional Lindblad dynamics, the maximum control Hamiltonian strength, and the target state. We also adapt the bound to the case of Markovian feedback strategies. We then focus on preparing Dicke states in an atomic ensemble subject to collective damping and dispersive coupling. By imposing additional constraints on control Hamiltonians and monitoring strategies, we derive tighter fidelity bounds. Finally, we propose specific control strategies and validate them using reinforcement learning. Benchmarking their performance against our theoretical bounds highlights the relevance and usefulness of these bounds in characterizing quantum feedback control strategies.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の準備における単位忠実性を達成することは、しばしば環境デコヒーレンスの存在下では不可能である。 継続的監視とフィードバックコントロールは忠実さを改善することができるが、多くのシナリオでは完璧な状態の準備が不可能である。 量子速度制限に着想を得て、連続的な監視とフィードバック制御によって達成可能な定常平均忠実度に究極の境界を導出する。 この境界は、無条件リンドブラッド力学、最大制御ハミルトン強度、ターゲット状態にのみ依存する。 また、マルコフのフィードバック戦略のケースにも適応する。 次に, 集団減衰と分散結合を考慮した原子アンサンブルにおけるDicke状態の調製に着目する。 ハミルトンの制御と監視戦略にさらなる制約を課すことで、より厳密な忠実性境界を導出する。 最後に,特定の制御戦略を提案し,強化学習を用いて検証する。 理論的境界に対するそれらの性能のベンチマークは、量子フィードバック制御戦略の特徴付けにおけるこれらの境界の妥当性と有用性を強調している。

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