論文の概要: Critical States Preparation With Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09135v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 03:17:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.993181
• Title: Critical States Preparation With Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習による臨界状態準備
• Abstract要約: 本稿では,深部強化学習(DRL)を用いて量子臨界状態の迅速作成を行うフレームワークを提案する。 具体的には、DRLエージェントが時間依存制御ハミルトニアンの集合を最適化し、初期臨界状態から目標臨界状態へシステムを駆動する。 このプロトコルは、光-物質相互作用モデルによって記述された他の量子クリティカルシステムに容易に拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.93309469378866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fast and efficient preparation of quantum critical states is a challenging yet crucial task for various quantum technologies. This difficulty is most particularly for systems near a quantum phase transition, where the closure of the energy gap fundamentally limits the timescale of adiabatic processes and thus precludes rapid state preparation. We propose a framework using deep reinforcement learning (DRL) to rapidly prepare quantum critical states, with broad extendibility to light-matter interaction systems. Specifically, a DRL agent optimizes a set of time-dependent control Hamiltonians to drive the system from an initial noncritical state to a target critical state within a finite time and over experimentally accessible parameter ranges. As a concrete application, we focus on the quantum Rabi model. The DRL-optimized time-dependent control Hamiltonian yield a final state with high-fidelity ($>0.999$) to the target critical state. The protocol can be readily extended to other quantum critical systems described by light-matter interaction models, such as quantum Dicke model. This investigation provides a powerful new framework for preparing and manipulating quantum critical states.
• Abstract（参考訳）: 量子臨界状態の迅速かつ効率的な準備は、様々な量子技術にとって難しいが重要な課題である。 この困難は、特に量子相転移に近い系において、エネルギーギャップの閉包が断熱過程の時間スケールを根本的に制限し、急激な状態の準備を妨げている。 本稿では, 深部強化学習(DRL)を用いて, 量子臨界状態を高速に生成し, 光-光相互作用系に幅広い拡張性を持たせる枠組みを提案する。 具体的には、DRLエージェントが時間依存の制御ハミルトニアンの集合を最適化し、有限時間内に初期臨界状態から目標臨界状態へ、実験的にアクセス可能なパラメータ範囲を超えてシステムを駆動する。 具体的な応用として、量子ラビモデルに焦点を当てる。 DRLに最適化された時間依存制御 ハミルトニアンは、目標臨界状態に対して高忠実度(>0.999$)の最終的な状態を生成する。 このプロトコルは、量子ディックモデルのような光-物質相互作用モデルによって記述された他の量子臨界系に容易に拡張できる。 この調査は、量子臨界状態の準備と操作のための強力な新しいフレームワークを提供する。

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