論文の概要: Time series learning in a many-body Rydberg system with emergent collective nonlinearity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15047v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 02:38:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.595495
• Title: Time series learning in a many-body Rydberg system with emergent collective nonlinearity
• Title（参考訳）: 創発的集団非線形性を持つ多体ライドバーグ系における時系列学習
• Authors: Zongkai Liu, Qiming Ren, Chris Nill, Albert Cabot, Wei Xia, Yanjie Tong, Huizhen Wang, Wenguang Yang, Junyao Xie, Mingyong Jing, Hao Zhang, Liantuan Xiao, Suotang Jia, Igor Lesanovsky, Linjie Zhang,
• Abstract要約: 非平衡相転移に近く、リドバーグ原子は外部摂動に集合的に反応する。 時系列予測のための対話型Rydberg蒸気の応用について検討する。 集団効果が増幅された非平衡相転移に近づき、入力を学習するシステムの能力が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.378995397505749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interacting Rydberg atoms constitute a versatile platform for the realization of non-equilibrium states of matter. Close to phase transitions, they respond collectively to external perturbations, which can be harnessed for technological applications in the domain of quantum metrology and sensing. Owing to the controllable complexity and straightforward interpretability of Rydberg atoms, we can observe and tune the emergent collective nonlinearity. Here, we investigate the application of an interacting Rydberg vapour for the purpose of time series prediction. The vapour is driven by a laser field whose Rabi frequency is modulated in order to input the time series. We find that close to a non-equilibrium phase transition, where collective effects are amplified, the capability of the system to learn the input becomes enhanced. This is reflected in an increase of the accuracy with which future values of the time series can be predicted. Using the Lorenz time series and temperature data as examples, our work demonstrates how emergent phenomena enhance the capability of noisy many-body quantum systems for data processing and forecasting.
• Abstract（参考訳）: 相互作用するリドベルク原子は、物質の非平衡状態を実現するための汎用的なプラットフォームを構成する。 相転移に近づき、外部の摂動に一括して反応し、量子力学とセンシングの分野における技術応用に利用することができる。 制御可能な複雑性とライドバーグ原子の直接的な解釈可能性により、創発的な集団的非線形性を観察し、調整することができる。 本稿では,時系列予測のための対話型Rydberg蒸気の応用について検討する。 蒸気は、時系列を入力するためにRabi周波数を変調したレーザー磁場によって駆動される。 集団効果が増幅された非平衡相転移に近づき、入力を学習するシステムの能力が向上する。 これは、時系列の将来値を予測する精度の向上に反映される。 本研究は,ローレンツ時系列と温度データを例として用いて,創発現象がデータ処理と予測のためのノイズの多い多体量子システムの能力をいかに高めるかを示す。

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