論文の概要: Counterdiabatic driving for random-gap Landau-Zener transitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10659v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 18:28:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.263603
• Title: Counterdiabatic driving for random-gap Landau-Zener transitions
• Title（参考訳）: ランダムギャップランダウ-ツェナー遷移に対する反断熱駆動
• Authors: Georgios Theologou, Mikkel F. Andersen, Sandro Wimberger,
• Abstract要約: Landau--Zener (LZ) モデルは、回避された交差を行う2レベル量子系を記述する。 補助制御フィールド$H_textCD$を逆エンジニアリングすることで、フルハミルトンの$H_textCD$が断熱性を再現する。 即時断熱と最終遷移確率のトレードオフを見いだす。
• 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 Landau--Zener (LZ) model describes a two-level quantum system that undergoes an avoided crossing. In the adiabatic limit, the transition probability vanishes. An auxiliary control field $H_\text{CD}$ can be reverse-engineered so that the full Hamiltonian $H_0 + H_\text{CD}$ reproduces adiabaticity for all parameter values. Our aim is to construct a single control field $H_1$ that drives an ensemble of LZ-type Hamiltonians with a distribution of energy gaps. $H_1$ works best statistically, minimizing the average transition probability. We restrict our attention to a special class of $H_1$ controls, motivated by $H_\text{CD}$. We found a systematic trade-off between instantaneous adiabaticity and the final transition probability. Certain limiting cases with a linear sweep can be treated analytically; one of them being the LZ system with Dirac $δ(t)$ function. Comprehensive and systematic numerical simulations support and extend the analytic results.
• Abstract（参考訳）: ランダウ-ツェナー(Landau-Zener、LZ)モデルは、回避された交差を行う2段階の量子系を記述する。 断熱限界では、遷移確率は消滅する。 補助制御場 $H_\text{CD}$ は、全ハミルトニアン $H_0 + H_\text{CD}$ が全てのパラメータ値に対する断熱性を再現するようにリバースエンジニアリングすることができる。 我々の目的は、エネルギーギャップの分布を持つLZ型ハミルトンのアンサンブルを駆動する単一の制御場を$H_1$で構築することである。 H_1$は、平均遷移確率を最小化し、最も統計的に機能する。 我々は、$H_1$コントロールの特別なクラスに注意を限定し、$H_\text{CD}$を動機付けます。 即時断熱と最終遷移確率との間には,系統的なトレードオフが認められた。 線形スイープを持ついくつかの制限ケースは解析的に扱うことができ、そのうちの1つは Dirac $δ(t)$ 関数を持つ LZ システムである。 総合的かつ体系的な数値シミュレーションは解析結果をサポートし、拡張する。

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