論文の概要: Optimal Finite-Time Thermodynamics of Effective Two-Level Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19341v2
- Date: Tue, 23 Sep 2025 16:16:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-24 18:29:14.512628
- Title: Optimal Finite-Time Thermodynamics of Effective Two-Level Systems
- Title(参考訳): 有効二層系の最適有限時間熱力学
- Authors: Alberto Rolandi,
- Abstract要約: Esposito et al. EPL 89, 20003 (2010) の作業を一般化し、2レベルシステムから最大作業量を抽出するために必要な制御速度を最適化する。
これらの系の有限時間熱力学を解析し、2段階のシステムを得るのに必要な粗粒径に依存する最適熱力学プロトコルを求める。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The optimization of the conversion of thermal energy into work and the minimization of dissipation for nano- and mesoscopic systems is a complex challenge because of the important role fluctuations play on the dynamics of small systems. We generalize the work of Esposito et al. EPL 89, 20003 (2010) to optimize at all driving speeds the control needed to extract the maximum amount of work from any effective two-level systems. These emerge when one coarse-grains degrees of freedom, which is often unavoidable to obtain "real-world" two-level systems. In particular, we allow even for the system to have underlying quantum dynamics, as long as these allow for a coarse-graining that leads to a Markovian master equation. We analyze the finite-time thermodynamics of these systems and find the thermodynamically optimal protocols, which depend on the size of the coarse-graining needed to obtain a two-level system. Furthermore, we use these results to derive speed-limits for any transformation performed on an effective two-level system.
- Abstract(参考訳): 熱エネルギーの作業への変換の最適化とナノ・メソスコピック系の散逸の最小化は、小さなシステムの力学において重要な役割を担っているため、複雑な課題である。
Esposito et al EPL 89, 20003 (2010) の作業を一般化し、効率的な2レベルシステムから最大作業量を抽出するために必要な制御速度を最適化する。
これらは、しばしば「現実世界」の2段階のシステムを得るのが避けられないような、粗い灰色の自由度が生じるときに現れる。
特に、マルコフのマスター方程式につながる粗粒化が可能である限り、系が基礎となる量子力学を持つことを許す。
これらの系の有限時間熱力学を解析し、2段階のシステムを得るのに必要な粗粒径に依存する最適熱力学プロトコルを求める。
さらに、これらの結果を用いて、有効な2レベルシステム上で実行される変換の速度限界を導出する。
関連論文リスト
- Efficiency of Dynamical Decoupling for (Almost) Any Spin-Boson Model [44.99833362998488]
構造ボソニック環境と結合した2レベル系の動的疎結合を解析的に検討した。
このようなシステムに対して動的疎結合が機能する十分な条件を見つける。
私たちの境界は、様々な関連するシステムパラメータで正しいスケーリングを再現します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T04:58:28Z) - TANGO: Time-Reversal Latent GraphODE for Multi-Agent Dynamical Systems [43.39754726042369]
連続グラフニューラルネットワークに基づく常微分方程式(GraphODE)により予測される前後の軌跡を整列するソフト制約として,単純かつ効果的な自己監督型正規化項を提案する。
時間反転対称性を効果的に課し、古典力学の下でより広い範囲の力学系にわたってより正確なモデル予測を可能にする。
様々な物理システムに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T08:52:16Z) - Structured quantum collision models: generating coherence with thermal
resources [0.0]
本研究では,各アシラリー系を構造化系として表現する。
このシナリオは、オープンシステムの進化のために得られるマスター方程式の種類をどう修正するかを示す。
衝突モデルの単純さにより、システム内でコヒーレンスを生成するための熱力学的コストをよりよく理解することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-14T16:43:46Z) - Efficient Quantum Work Reservoirs at the Nanoscale [44.99833362998488]
本研究では, ランダウアーの制約下にある2段階の作業貯水池が, 計算中のエネルギー散逸を誤って示唆していることを示す。
対照的に、多層作業貯水池はランダウアーの境界を任意に低エントロピーを発生させながら達成できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-28T21:52:33Z) - Optimal State Manipulation for a Two-Qubit System Driven by Coherent and
Incoherent Controls [77.34726150561087]
2量子ビット量子系の最適制御には状態準備が重要である。
物理的に異なる2つのコヒーレント制御を利用し、ヒルベルト・シュミット目標密度行列を最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-03T10:22:35Z) - On optimization of coherent and incoherent controls for two-level
quantum systems [77.34726150561087]
本稿では、閉かつオープンな2レベル量子系の制御問題について考察する。
閉系の力学は、コヒーレント制御を持つシュリンガー方程式によって支配される。
開系の力学はゴリーニ=コサコフスキー=スダルシャン=リンドブラッドのマスター方程式によって支配される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T09:08:03Z) - Model-free optimization of power/efficiency tradeoffs in quantum thermal
machines using reinforcement learning [0.0]
量子熱機械 (quantum thermo machine) は、マイクロスケールやナノスケールでの熱と仕事の変換を可能にするオープン量子システムである。
本稿では,非平衡熱力学サイクルを特定するために,強化学習に基づく一般モデルフリーフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-10T22:44:28Z) - Optimizing thermalizations [0.0]
量子系のエネルギー占有の完全なセットをアルゴリズム的に特徴付けるために,連続熱行列化の概念に基づく厳密なアプローチを提案する。
本稿では, 冷却, 作業抽出, 最適シーケンスの文脈で最適なプロトコルを見出すことにより, これを説明する。
同じツールにより、熱力学プロトコルの性能においてメモリ効果が果たす役割を定量的に評価することもできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T11:05:39Z) - Reinforcement Learning Approach to Shortcuts between Thermodynamic
States with Extra Constraints [0.0]
本研究では,一定時間内に同じ温度で開系の2つの平衡状態間の全エントロピー生成を最小化できる最適経路を求める体系的手法を提案する。
深部RL手法の一般化により,本手法は,2次元連続制御可能なパラメータを持つ量子システムにおいても,この問題に対処するための強力なツールを提供することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-05T12:01:45Z) - Identifying optimal cycles in quantum thermal machines with
reinforcement-learning [0.0]
本稿では,非平衡な量子熱エンジンと冷凍機のパワーを最大化する最適熱力学サイクルを発見するために,Reinforcement Learningに基づく一般的なフレームワークを提案する。
本手法を3つのシステムに適用する: 最適な既知のサイクルを見つけるベンチマーク2レベル系熱エンジン、コヒーレンスを生成する超伝導キュービットに基づく実験的に現実的な冷凍機、文献で提案された以前のサイクルより優れた直観的制御シーケンスを求める。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-30T21:22:46Z) - Multi-parameter Optimization for Ground-state Cooling of Mechanical Mode
using Quantum Dots [0.9176056742068814]
量子ドットを用いたメカニカルモードの地中冷却のための多パラメータ最適化手法を提案する。
本手法は2種類の半導体量子ドット系に実装する。
提案手法は, 機械的モードに結合した他の駆動システムに容易に拡張できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T17:48:19Z) - Maximal power for heat engines: role of asymmetric interaction times [110.83289076967895]
本稿では、エンジン性能を最適化するために、相互作用時間非対称性を調整するという考え方を紹介する。
個別最適化プロトコルは熱力学の枠組みで解析される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T22:26:14Z) - Optimal non-classical correlations of light with a levitated nano-sphere [34.82692226532414]
非古典的相関は、量子技術における多くの応用のためのリソースを提供する。
オプトメカニカルシステムは、メカニカルモードと移動光モードの間の非古典的相関を生成することができる。
このようなシステムにおける量子相関生成の自動最適化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-26T15:27:47Z)
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。