論文の概要: Feedback-Controlled Magnon-Atom Entanglement and Photon Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.21758v1
• Date: Fri, 19 Jun 2026 21:19:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 03:26:37.049302
• Title: Feedback-Controlled Magnon-Atom Entanglement and Photon Statistics
• Title（参考訳）: フィードバック制御されたマグノン原子エンタングルメントと光子統計
• Authors: Yiping Lu, Yulong Hu, Zhuzheng Han, Shirong Lin,
• Abstract要約: フィードバック制御量子システムにマグノンを導入する。 我々は、確率振幅を定常状態に伝播させるために、機械学習アプローチであるLong Short-Term Memory Networkを使用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8834531620132817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum systems face inherent challenges in achieving precise control, and solving the Schrödinger equation is often intractable for complex hybrid platforms. Here, for the first time, we introduce a magnon into a feedback-controlled quantum system. To solve the dynamics numerically and efficiently, we employ a Long Short-Term Memory network, a machine learning approach, to propagate the probability amplitudes to the steady state. By applying coherent feedback, we effectively stabilize the intracavity state. Our results reveal that the photon-photon correlation function and the concurrence, a measure of magnon-atom entanglement, exhibit periodic oscillations with the cavity-mirror distance, and that feedback significantly enhances both antibunching and bunching when the detuning is varied. These findings not only demonstrate the power of artificial intelligence in quantum dynamics simulation, but also open a promising route for on-demand quantum state engineering in hybrid magnonic systems, with potential applications in quantum networks and quantum information processing.
• Abstract（参考訳）: 量子系は正確な制御を達成する上で固有の課題に直面しており、シュレーディンガー方程式を解くことは複雑なハイブリッドプラットフォームにとってしばしば難解である。 ここで初めて、フィードバック制御量子システムにマグノンを導入する。 力学を数値的かつ効率的に解くため,機械学習手法であるLong Short-Term Memory Networkを用いて確率振幅を定常状態に伝播する。 コヒーレントフィードバックを適用することで,空洞内状態を効果的に安定化する。 以上の結果から,光子-光子相関関数と光子-光子相関関数,マグノン-原子エンタングルメントは,キャビティ-ミラー距離で周期的な振動を示すことが明らかとなった。 これらの発見は、量子力学シミュレーションにおける人工知能のパワーを実証するだけでなく、量子ネットワークや量子情報処理に潜在的な応用が期待できるハイブリッド磁気システムにおいて、オンデマンドの量子状態工学のための有望なルートを開く。

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