論文の概要: Machine-Learning-Empowered Quantum Sensing of the Plaquette Phase in a Three-Level Delta System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15040v1
- Date: Thu, 16 Jul 2026 14:20:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-17 17:01:33.13318
- Title: Machine-Learning-Empowered Quantum Sensing of the Plaquette Phase in a Three-Level Delta System
- Title（参考訳）: 3レベルデルタシステムにおけるプラケット位相の機械学習型量子センシング
- Authors: Lorenzo Vitale, Shreyasi Mukherjee, Dario Fasone, Enrico Martello, Elisabetta Paladino, Luigi Giannelli, Giuseppe Falci,
- Abstract要約: そこで我々は,プラケット位相の量子センシングに機械学習を活用したアプローチを提案する。
この結果から,コヒーレント制御と機械学習の組み合わせによって,閉ループ量子システムにおける効果的な位相同定が可能となった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a machine-learning-empowered approach to the quantum sensing of the plaquette phase, a gauge-invariant quantity arising in three-level $Δ$ systems. This phase profoundly affects the system dynamics, breaking coherent population trapping and inducing a non-trivial phase dependence of the dynamics. We demonstrate that a multi-layer perceptron (MLP), trained in a supervised-learning framework, can accurately estimate the plaquette phase from STImulated Raman Adiabatic Passage (STIRAP) population transfer efficiencies measured under different driving conditions, which provide experimentally accessible observables. Our results highlight how the combination of coherent control and machine learning (ML) enables effective phase identification in closed-loop quantum systems, opening new perspectives for quantum technologies, specifically quantum sensing applications including synthetic gauge fields.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3レベル$Δ$システムで発生するゲージ不変量であるプラケット位相の量子センシングに対する機械学習によるアプローチを提案する。
この相は系力学に深く影響を与え、コヒーレントな集団トラップを破り、力学の非自明な相依存性を誘導する。
STImulated Raman Adiabatic Passage (STIRAP) population transfer Efficency in different driving conditions, which is provided a experimentally accessservables, which can provide the plaquette phase from STImulated Raman Adiabatic Passage (STIRAP) population transfer Efficencies。
この結果から,コヒーレント制御と機械学習の組み合わせによって閉ループ量子システムにおける効果的な位相同定が可能となり,量子技術,特に合成ゲージ場を含む量子センシングアプリケーションに対する新たな視点が開かれた。
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