論文の概要: Bosonic statistics enhance Maxwell's demon in photonic experiment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11276v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 19:00:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.491863
• Title: Bosonic statistics enhance Maxwell's demon in photonic experiment
• Title（参考訳）: ボソニック統計はマクスウェルの悪魔をフォトニック実験で強化する
• Authors: Malaquias Correa Anguita, Sara Marzban, William F. Braasch, Twesh Upadhyaya, Gabriel Landi, Nicole Yunger Halpern, Jelmer J. Renema,
• Abstract要約: マックスウェルの悪魔は、測定とフィードバックを用いて熱力学における情報の価値を解明する。 我々は、この10年半前の予測を、区別不能な光子と区別不能な光子を比較して実験的に支持する。 この研究は、ボソンサンプリングプラットフォームを弱有効化する熱力学的手段を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28106259549258145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Maxwell's demon elucidates the value of information in thermodynamics, using measurement and feedback: he evolves an equilibrated gas into a nonequilibrium state, from which one might extract work. The demon can evolve the system farther from equilibrium, on average, if the particles obey Bose-Einstein statistics than if they are distinguishable. We experimentally support this decade-and-a-half-old prediction by comparing indistinguishable with distinguishable photons. We use a fully programmable linear-optics platform, whose local photon statistics were shown recently to behave thermally. Our demon nondestructively measures the number of photons in a subset of the modes. Guided by the outcome, he conditionally interchanges the measured and unmeasured modes. This interchange creates a positive temperature difference between a mode in a particular subset and a mode in the other. The temperature difference is greater, on average, if the photons are indistinguishable. This result bolsters a long-standing prediction about the interplay among thermodynamics, information, and quantum particle statistics. Additionally, this work suggests a thermodynamic means of weakly validating boson-sampling platforms.
• Abstract（参考訳）: マックスウェルの悪魔は、測定とフィードバックを用いて熱力学における情報の価値を解明し、平衡気体を非平衡状態へと進化させ、そこから仕事を抽出する。 デーモンは、粒子がボース=アインシュタイン統計に従えば、平均して平衡から遠く離れた系を進化させることができる。 我々は、この10年半前の予測を、区別できない光子と区別できない光子を比較して実験的に支持する。 我々は、局所光子統計が最近示され熱的に振る舞う、完全にプログラム可能な線形光学プラットフォームを用いている。 私たちのデーモンは、モードのサブセット内の光子の数を非破壊的に測定します。 結果に導かれた彼は、測定されたモードと測定されていないモードを条件付きで交換する。 この交換は、特定の部分集合におけるモードと他の部分集合におけるモードとの正の温度差を生成する。 温度差は、平均的に光子が識別不能であれば大きい。 この結果は、熱力学、情報、量子粒子統計学の間の相互作用に関する長年にわたる予測を裏付ける。 さらに、この研究はボソンサンプリングプラットフォームを弱有効化する熱力学的手段を示唆している。

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