論文の概要: Underdamped Stochastic Optimal Transport with Landauer boundary conditions: machine learning and analytical solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41599v1
• Date: Fri, 30 Oct 2026 11:34:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.692316
• Title: Underdamped Stochastic Optimal Transport with Landauer boundary conditions: machine learning and analytical solution
• Title（参考訳）: ランダウアー境界条件付き確率的最適輸送:機械学習と解析解
• Abstract要約: アンダーダムプロセスのための最適なトランスポートプロトコルを見つけることは、制御理論において難しいが重要な問題である。 我々は,非線形境界条件が存在する場合の問題の最適解を求めるために,機械学習に基づく直接手法を開発した。 数値計算の結果を摂動的拡張でベンチマークし, 適正な過大な限界で保持することが期待される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finding optimal transport protocols for underdamped stochastic processes is a difficult yet important problem in control theory. In this paper we develop a direct method, based on machine learning, to find the optimal solution of the problem in the presence of non-linear boundary conditions, including those modelling the Landauer bit-erasure problem. The dynamics is steered from a single-peak to a double-peak distribution in position space, by only acting on a controllable external potential. The problem is highly non-linear, and analytical solutions are not available in general. We benchmark our numerical results with a perturbative expansion, which is expected to hold in a suitable overdamped limit.
• Abstract（参考訳）: 減弱確率過程の最適輸送プロトコルを見つけることは制御理論において難しいが重要な問題である。 本稿では,Landauerビット消去問題のモデル化を含む非線形境界条件が存在する場合の問題の最適解を求めるための,機械学習に基づく直接手法を提案する。 ダイナミクスは、制御可能な外部ポテンシャルにのみ作用することにより、単一ピークから位置空間の二重ピーク分布に導かれる。 問題は非常に非線形であり、解析解は一般には利用できない。 数値計算の結果を摂動的拡張でベンチマークし, 適正な過大な限界で保持することが期待される。

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