論文の概要: Deep learning parameter estimation and quantum control of single molecule

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02517v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 19:44:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.709622
• Title: Deep learning parameter estimation and quantum control of single molecule
• Title（参考訳）: 単分子の深層学習パラメータ推定と量子制御
• Authors: Juan M. Scarpetta, Omar Calderón-Losada, Morten Hjorth-Jensen, John H. Reina,
• Abstract要約: 室温でスペクトル変調パルスによって駆動される単一分子の重要な物理パラメータを推測する方法を示す。 この結果は超高速分光法、量子材料、技術に直接応用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coherent control, a central concept in physics and chemistry, has sparked significant interest due to its ability to fine-tune interference effects in atoms and individual molecules for applications ranging from light-harvesting complexes to molecular qubits. However, precise characterization of the system's dissipative dynamics is required for its implementation, especially at high temperature. In a quantum control experiment, this means learning system-bath parameters and driving coupling strengths. Here, we demonstrate how to infer key physical parameters of a single molecule driven by spectrally modulated pulses at room temperature. We develop and compare two computational approaches based on two-photon absorption photoluminescence signals: an optimization-based minimization scheme and a feed-forward neural network. The robustness of our approach highlights the importance of reliable parameter estimation in designing effective coherent control protocols. Our results have direct applications in ultrafast spectroscopy, quantum materials and technology.
• Abstract（参考訳）: 物理学と化学の中心的な概念であるコヒーレント制御は、光ハーベストト錯体から分子量子ビットに至るまで、原子や個々の分子の干渉効果を微調整する能力によって、大きな関心を集めている。 しかし、その実装には、特に高温において、システムの散逸ダイナミクスを正確に評価する必要がある。 量子制御実験では、これはシステムバスパラメータの学習と結合強度の駆動を意味する。 ここでは、室温でスペクトル変調パルスによって駆動される単一分子の重要な物理パラメータを推測する方法を示す。 我々は、最適化に基づく最小化方式とフィードフォワードニューラルネットワークという、2光子吸収発光信号に基づく2つの計算手法を開発し、比較する。 提案手法のロバスト性は,効果的なコヒーレント制御プロトコルの設計における信頼性パラメータ推定の重要性を強調している。 この結果は超高速分光法、量子材料、技術に直接応用できる。

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