論文の概要: Topological Engine Monitor: Persistent Homology-Based Fault Detection in Finite-Time Quantum Engines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11289v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 10:51:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.481268
• Title: Topological Engine Monitor: Persistent Homology-Based Fault Detection in Finite-Time Quantum Engines
• Title（参考訳）: トポロジカルエンジンモニター:有限時間量子エンジンにおける持続的ホモロジーに基づく故障検出
• Authors: Miraç Kerem Maden, Asghar Ullah, Baris Coskunuzer, Özgür E. Müstecaplıoğlu,
• Abstract要約: 我々は、量子オットーエンジンの制御故障を診断するための非侵襲的で純粋に幾何学的な枠組みを確立するために、トポロジカルデータ分析アプローチを適用した。 本研究は,非理想的量子熱力学デバイスにおけるトポロジーに基づく診断の可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.112347712295839
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The reliable operation of finite-time quantum heat engines is fundamentally limited by control imperfections that induce nonadiabatic phase accumulation and quantum friction, degrading the stability of the thermodynamic cycle. Traditional monitoring relies on energetic observables such as instantaneous cycle work; however, under finite-time driving, these quantities exhibit strong fluctuations, obscuring reliable single-shot fault detection without extensive statistical averaging. Here, we apply a topological data analysis (TDA)-based approach to establish a non-invasive, purely geometric framework for diagnosing control failures in finite-time quantum Otto engines. We construct time-delay embeddings from weak measurements and map the dynamics into persistent homology diagrams. We define a scalar quality index based on Wasserstein and Bottleneck distances that tracks control degradation and anticipates cyclic failure. By encoding topology via persistence images and silhouettes, we achieve highly robust classification of degraded operation across diverse noise profiles. We benchmark the TDA-based approach (topological engine monitor, TEM) against a standard multi-feature statistical baseline (spectral-statistical monitor, SSM) across progressively realistic noise settings, from global timing jitter to correlated adiabatic noise and coherence injection. We find that as noise becomes more localized and realistic, the conventional SSM approach degrades while the TEM remains robust. Finally, a pixel-wise Pearson correlation analysis reveals that the method captures microscopic signatures of quantum friction. Our results demonstrate the potential of topology-based diagnostics for non-ideal quantum thermodynamic devices.
• Abstract（参考訳）: 有限時間量子熱エンジンの信頼性の高い動作は、非断熱相の蓄積と量子摩擦を引き起こす制御の不完全さによって基本的に制限され、熱力学サイクルの安定性が低下する。 従来のモニタリングは、瞬時サイクルの作業のようなエネルギー的観測物に依存しているが、有限時間運転では、これらの量は強い変動を示し、統計的平均化を伴わずに信頼できる単発断層検出を行う。 本稿では, 有限時間量子オットーエンジンの制御故障を診断するための非侵襲的, 純粋に幾何学的な枠組みを確立するために, トポロジカルデータ解析(TDA)に基づくアプローチを適用する。 弱い測定値から時間遅延埋め込みを構築し、ダイナミクスを永続的ホモロジー図にマッピングする。 We define a scalar quality index based on Wasserstein and Bottleneck distances that track control degradation and expectates cyclic failure。 持続画像とシルエットを用いてトポロジを符号化することにより,様々なノイズプロファイルにまたがる劣化動作の高度に堅牢な分類を実現する。 我々はTDAに基づくアプローチ(トポロジカルエンジンモニター、TEM)を、グローバルタイミングジッタから相関型断熱ノイズ、コヒーレンスインジェクションまで、段階的に現実的なノイズ設定にまたがって、標準的な多機能統計ベースライン(スペクトル統計モニター、SSM)と比較した。 ノイズがより局所化し現実的になるにつれて、従来のSSMアプローチは劣化し、TEMは頑健である。 最後に、ピクセルワイドピアソン相関解析により、この手法が量子摩擦の微妙なシグネチャを捉えていることが明らかになった。 本研究は,非理想的量子熱力学デバイスにおけるトポロジーに基づく診断の可能性を示すものである。

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