論文の概要: Quantum many-body mixed phase space revealed by hybrid feedback control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.14223v1
• Date: Wed, 15 Jul 2026 18:00:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-17 17:01:32.87497
• Title: Quantum many-body mixed phase space revealed by hybrid feedback control
• Title（参考訳）: ハイブリッドフィードバック制御による量子多体混合相空間の解明
• Abstract要約: 量子多体混合相空間は、古典系や少数体量子系において直接類似しない非線形変動力学から現れることを示す。 本研究は,これまで実験に利用できなかったコヒーレント力学のアルゴリズム的発見と制御のための汎用的なフレームワークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.775674508861487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding how complex systems transition between order and chaos is a central challenge of nonequilibrium physics. While weak perturbations of classical integrable systems give rise to a mixed phase space of coexisting regular and chaotic trajectories, analogous behavior in interacting quantum many-body systems has remained elusive. Here we develop and experimentally implement a hybrid quantum-classical feedback protocol that autonomously discovers and stabilizes long-lived regular trajectories in a superconducting quantum processor. Each iteration combines short-time quantum evolution with classical optimization that projects the dynamics back onto a low-entanglement variational manifold, effectively distilling coherence from chaotic evolution. The stabilized trajectories reveal a quantum many-body mixed phase space emerging from nonlinear variational dynamics, without a direct analogue in classical or few-body quantum systems. Our results establish a versatile framework for algorithmic discovery and control of coherent dynamics previously inaccessible to experiment.
• Abstract（参考訳）: 秩序とカオスの間の複雑な系がどのように遷移するかを理解することは、非平衡物理学における中心的な課題である。 古典的な可積分系の弱い摂動は、共存する正則軌道とカオス軌道の混合位相空間をもたらすが、相互作用する量子多体系の類似挙動は、いまだ解明されていない。 本稿では,超伝導量子プロセッサにおける長寿命常軌跡を自律的に発見・安定化するハイブリッド量子古典フィードバックプロトコルを開発し,実験的に実装する。 各反復は、短時間の量子進化と古典的な最適化を組み合わせることで、力学を低絡み合いの変動多様体に投影し、カオス的進化から効果的にコヒーレンスを蒸留する。 安定化された軌道は、古典系や少数体量子系において直接類似しない非線形変動力学から生じる量子多体混合相空間を示す。 本研究は,これまで実験に利用できなかったコヒーレント力学のアルゴリズム的発見と制御のための汎用的なフレームワークを構築した。

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