論文の概要: Optimal transfer of entanglement in oscillator chains in non-Markovian open systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00323v1
- Date: Fri, 31 Oct 2025 23:53:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.717103
- Title: Optimal transfer of entanglement in oscillator chains in non-Markovian open systems
- Title（参考訳）: 非マルコフ開系における振動子鎖の絡み合いの最適移動
- Authors: Da-Wei Luo, Edward Yu, Ting Yu,
- Abstract要約: 線形鎖とX字鎖の2つの構成で最適制御による高忠実度移動を示す。
量子メモリ効果は絡み合いの伝達に役立ち、無記憶の場合よりも改善を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6592801111097626
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We considered the transfer of continuous-variable entangled states in coupled oscillator chains embedded in a generic environment. We demonstrate high-fidelity transfer via optimal control in two configurations - a linear chain and an X-shaped chain. More specifically, we use the Krotov optimization algorithm to design control fields that achieve the desired state transfer. Under the environmental memory effects, the Krotov algorithm needs to be modified, since the dissipative terms in non-Markovian dynamics are generally governed by the time-dependent system Hamiltonian. Remarkably, we can achieve high-fidelity transfer by simply tuning the frequencies of the oscillators while keeping the coupling strength constant, even in the presence of open-system effects. For the system under consideration, we find that quantum memory effects can aid in the transfer of entanglement and show improvement over the memoryless case. In addition, it is possible to target a range of entangled states, making it unnecessary to know the parameters of the initial state beforehand.
- Abstract（参考訳）: 一般環境に埋め込まれた結合振動子鎖における連続可変絡み合い状態の移動について検討した。
線形鎖とX字鎖の2つの構成で最適制御による高忠実移動を示す。
具体的には、Krotov最適化アルゴリズムを用いて、所望の状態移動を実現する制御フィールドを設計する。
環境記憶効果の下では、非マルコフ力学における散逸項は一般に時間依存のハミルトニアン系によって支配されるため、クロトフアルゴリズムを変更する必要がある。
開系効果があっても結合強度を一定に保ちながら発振器の周波数を調整し,高忠実度転送を実現することができる。
検討中のシステムでは、量子メモリ効果が絡み合いの伝達に役立ち、メモリレスの場合よりも改善することを示す。
さらに、絡み合った状態の範囲を目標にすることで、初期状態のパラメータを事前に知る必要がなくなる。
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