論文の概要: Floquet-informed Learning of Periodically Driven Hamiltonians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02331v1
• Date: Tue, 02 Sep 2025 13:59:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:04.050198
• Title: Floquet-informed Learning of Periodically Driven Hamiltonians
• Title（参考訳）: 周期駆動ハミルトニアンのフロケットインフォームド学習
• Authors: Keren Li,
• Abstract要約: 本稿では,ハミルトニアンをトランケートされたフーリエ級数として表現するFloquet-informed Learningアルゴリズムを提案する。 アダプティブルールは、列のカットオフを学び、既知のトランケーションを設定する必要をなくす。 これらの機能は、定期的に駆動されるプラットフォームの実践的な認証とベンチマークを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Characterizing time-periodic Hamiltonians is pivotal for validating and controlling driven quantum platforms, yet prevailing and unadjusted reconstruction methods demand dense time-domain sampling and heavy post-processing. We introduce a scalable Floquet-informed learning algorithm that represents the Hamiltonian as a truncated Fourier series and recasts parameter estimation as a compact linear inverse problem in the Floquet band picture. The algorithm is well-suited to problems satisfying mild smoothness/band-limiting. In this regime, its sample and runtime complexities scale polynomially with the Fourier cutoff, time resolution, and the number of unknown coefficients. For local Hamiltonian models, the coefficients grows polynomially with system size, yielding at most polylogarithmic dependence on the Hilbert-space dimension. Furthermore, numerical experiments on one- and two-dimensional Ising and Heisenberg lattices show fast convergence to time resolution and robustness to higher-order perturbations. An adaptive rule learns the cutoff of Fourier series, removing the need to set known truncation \textit{a priori}. These features enable practical certification and benchmarking of periodically driven platforms with rapidly decaying higher-order content, and extend naturally to near-periodic drives.
• Abstract（参考訳）: 時間周期ハミルトニアンの特徴付けは、駆動量子プラットフォームを検証し、制御するために重要であるが、一般的で調整されていない再構成手法は、高密度な時間領域サンプリングと重い後処理を必要とする。 そこで我々は,ハミルトン級数を表すスケーラブルなFloquet-informed Learningアルゴリズムを導入し,パラメータ推定をFloquet帯域図におけるコンパクト線形逆問題として再キャストする。 このアルゴリズムは、軽度な滑らかさ/帯域制限を満たす問題に適している。 この状態において、サンプルおよび実行時複素量はフーリエのカットオフ、時間分解能、未知の係数の数と多項式的にスケールする。 局所ハミルトニアンモデルでは、係数はシステムサイズとともに多項式的に成長し、ヒルベルト空間次元へのほとんどの多対数依存をもたらす。 さらに、1次元および2次元のイジング格子とハイゼンベルク格子の数値実験は、時間分解能と高次摂動に対するロバスト性への高速収束を示す。 適応規則はフーリエ級数のカットオフを学習し、既知のtruncation \textit{a priori} をセットする必要がなくなる。 これらの特徴は、高次コンテンツを急速に劣化させる周期的に駆動されるプラットフォームの実践的な認証とベンチマークを可能にし、ほぼ周期的なドライブに自然に拡張する。

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