論文の概要: Information-Assisted Carnot Engine Surpasses Standard Thermodynamic Bounds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13412v1
- Date: Thu, 17 Jul 2025 08:48:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.086916
- Title: Information-Assisted Carnot Engine Surpasses Standard Thermodynamic Bounds
- Title(参考訳): 標準熱力学境界を越える情報支援カーノットエンジン
- Authors: Yang Xiao, Qian Zeng, Jin Wang,
- Abstract要約: カーノー情報機(CIE)を導入し,エンジン性能と情報量との関係を定量的に検討する。
我々は,CIEが標準カーノットサイクルが禁止されている体制において,情報変化の存在が熱機関として機能することを実証した。
本稿では,40mathrmCa+$イオンを捕捉した実装方式を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.27718287447776
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Information can improve heat engine performance, but the underlying principles are still not so clear. Here we introduce a Carnot information machine (CIE) and obtain a quantitative relationship between the engine performance and information. We demonstrate that the presence of information changes allows the CIE to operate as a heat engine in the regime where the standard Carnot cycle is prohibited, ensures that the efficiency of the CIE is greater than or equal to the standard Carnot efficiency, and significantly enables it to achieve 100\% efficiency with positive work extraction for arbitrary two-level systems. We explicitly demonstrate these features using a spin-1/2 system and propose an experimental implementation scheme based on a trapped $^{40}\mathrm{Ca}^+$ ion.
- Abstract(参考訳): 情報は熱エンジンの性能を改善することができるが、根底にある原則はまだ明確ではない。
本稿では,Carnot Information Machine (CIE) を導入し,エンジン性能と情報量との関係について検討する。
本稿では,CIE が標準カーノーサイクルを禁止している状況下では,CIE が熱機関として動作し,CIE の効率が標準カーノー効率より大きいか等しいかを確認し,任意の2段階システムに対して正の作業抽出を行うことで,100 % の効率を実現することを実証する。
スピン1/2系を用いてこれらの特徴を明示的に実証し、捕捉された$^{40}\mathrm{Ca}^+$ ion に基づく実験的実装スキームを提案する。
関連論文リスト
- A Single-Ion Information Engine for Charging Quantum Battery [8.254263982373889]
量子化された機械運動は量子電池として機能し、1つの閉じ込められたイオン情報エンジンによって繰り返し充電される。
これは、急激な国家差別における重要な技術進歩によって実現され、測定による乱れを抑制することができる。
実験結果から, トラップイオンを将来応用可能なマイクロインフォメーションエンジンのプラットフォームとして活用できる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-26T15:55:47Z) - Thermodynamics-Consistent Graph Neural Networks [50.0791489606211]
本稿では,二成分混合物の組成依存的活動係数を予測するために,ギブス自由エネルギーグラフニューラルネットワーク(GE-GNN)を提案する。
GE-GNNアーキテクチャはギブス自由エネルギーを超えるモルを予測することによって熱力学的整合性を確保する。
活性係数予測の精度と熱力学的整合性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T06:58:56Z) - Improving Performance of Quantum Heat Engines using modified Otto cycle [0.6554326244334868]
サイクルのユニタリストロークの1つを、ある特定のハミルトニアンと共に一度までシステムを自由に進化させることによって修正する。
これにより、熱湯から吸収される熱の大きさを増大させ、エンジンの出力と効率を高めることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T12:18:53Z) - Efficiency at maximum power of a Carnot quantum information engine [68.8204255655161]
本稿では,量子情報エンジンの有限時間Carnotサイクルを導入し,低損失状態下での出力を最適化する。
弱エネルギー測定を受ける量子ビット情報エンジンの最適性能について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-31T11:18:12Z) - Powerful ordered collective heat engines [58.720142291102135]
本稿では,同期動作を行うユニットのシステムによって性能が向上するエンジンのクラスを紹介する。
熱機関として運用するには,Isingライクな相互作用と集合秩序体制との相互作用が不可欠であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-16T20:14:19Z) - Correlation-boosted quantum engine: A proof-of-principle demonstration [0.0]
我々は,標準カルノット限界を超える効率を達成できる非古典的相関型SWAPヒートエンジンの設計と実装を行う。
促進された効率は、エントロピー生成と量子相関の消費の間のトレードオフから生じる。
本研究では,クラウド量子プロセッサ上で熱エンジンを効果的に調整することにより,エンジン効率向上の実証を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T13:38:54Z) - Heat transport and cooling performance in a nanomechanical system with
local and non local interactions [68.8204255655161]
本研究では, 1次元時間依存ナノメカニカルシステムによる熱輸送について検討する。
このシステムは、駆動周波数、温度勾配、および相互作用の局所性の程度によって異なる定常輸送状態を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T12:03:54Z) - The problem of engines in statistical physics [62.997667081978825]
エンジンは、外部の不均衡を犠牲にして、仕事を循環的に生成できるオープンシステムである。
オープン量子系の理論の最近の進歩は、自律エンジンのより現実的な記述を示している。
運動方程式に外部荷重力と熱雑音を組み込む方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-17T03:59:09Z) - Collective effects on the performance and stability of quantum heat
engines [62.997667081978825]
小型熱機関の動作における量子力学的拡張の最近の予測は、新たな関心を集めている。
1つの重要な問題は、集団効果が大規模に拡張するのに役立つかどうかである。
エンジンを構成するスピンの数とともに, パワー, 効率, 一貫性のスケールについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T18:00:07Z)
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。