論文の概要: Learning unified control of internal spin squeezing in atomic qudits for magnetometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28421v1
• Date: Mon, 30 Mar 2026 13:29:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.415088
• Title: Learning unified control of internal spin squeezing in atomic qudits for magnetometry
• Title（参考訳）: 原子量計のための内部スピンスクイージングの統一制御の学習
• Authors: C. Z. Cao, J. Z. Han, M. Xiong, M. Deng, L. Wang, X. Lv, M. Xue,
• Abstract要約: 低磁場状態で操作される多レベル原子では、非線形ゼーマン効果(NLZ)は資源と制限の両方である。 物理インフォームド強化学習はNLZ力学を持続的な気象資源に変換できることを示す。 本研究は,不可避な固有非線形力学を操作論的優位性に変換するための実践的経路として,学習に基づく制御を確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.018467276814029165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generating and preserving metrologically useful quantum states is a central challenge in quantum-enhanced atomic magnetometry. In multilevel atoms operated in the low-field regime, the nonlinear Zeeman (NLZ) effect is both a resource and a limitation. It nonlinearly redistributes internal spin fluctuations to generate spin-squeezed states within a single atomic qudit, yet under fixed readout it distorts the measurement-relevant quadrature and limits the accessible metrological gain. This challenge is compounded by the time dependence of both the squeezing axis and the effective nonlinear action. Here we show that physics-informed reinforcement learning can transform NLZ dynamics from a source of readout degradation into a sustained metrological resource. Using only experimentally accessible low-order spin moments, a trained agent identifies, in the $f=21/2$ manifold of $^{161}\mathrm{Dy}$, a unified control policy that rapidly prepares strongly squeezed internal states and stabilizes more than $4\,\mathrm{dB}$ of fixed-axis spin squeezing under always-on NLZ evolution. Including state-preparation overhead, the learned protocol yields a single-atom magnetic sensitivity of $13.9\,\mathrm{pT}/\sqrt{\mathrm{Hz}}$, corresponding to an advantage of approximately $3\,\mathrm{dB}$ beyond the standard quantum limit. Our results establish learning-based control as a practical route for converting unavoidable intrinsic nonlinear dynamics in multilevel quantum sensors into operational metrological advantage.
• Abstract（参考訳）: 量子論的に有用な量子状態の生成と保存は、量子エンハンス原子磁気学における中心的な課題である。 低磁場状態で操作される多レベル原子では、非線形ゼーマン効果(NLZ)は資源と制限の両方である。 内部のスピン揺らぎを非線形に再分別し、単一の原子キュウト内でスピンスクイーズ状態を生成するが、固定された読み出しの下で測定関連二次構造を歪曲し、アクセス可能なメトロジーゲインを制限する。 この課題は、スクイーズ軸と効果的な非線形作用の両方の時間依存性によって複雑化される。 ここでは,物理インフォームド強化学習により,NLZダイナミクスをリードアウト劣化源から持続的気象資源に変換できることを示す。 実験的な低次スピンモーメントのみを用いて、訓練されたエージェントは、$^{161}\mathrm{Dy}$の$f=21/2$多様体において、強い圧縮された内部状態を迅速に準備し、常にオンなNLZ進化の下で固定軸スピンスキーズを4\,\mathrm{dB}$以上安定化する統一制御ポリシーを識別する。 状態準備のオーバーヘッドを含むと、学習されたプロトコルは、標準量子限界を超えて、13.9\,\mathrm{pT}/\sqrt{\mathrm{Hz}}$の1原子磁気感度を約$3\,\mathrm{dB}$の利点に対応する。 本研究は,マルチレベル量子センサにおける非回避型固有非線形ダイナミクスを,操作的気象学的優位性に変換するための実用的な方法として,学習ベース制御を確立した。

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