Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Predicting the onset of quantum synchronization using machine learning

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F24%3A00380372" target="_blank" >RIV/68407700:21340/24:00380372 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1103/PhysRevA.109.052411" target="_blank" >https://doi.org/10.1103/PhysRevA.109.052411</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevA.109.052411" target="_blank" >10.1103/PhysRevA.109.052411</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Predicting the onset of quantum synchronization using machine learning

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We have applied a machine learning algorithm to predict the emergence of environment -induced spontaneous synchronization between two qubits in an open system setting. In particular, we have considered three different models, encompassing global and local dissipation regimes, to describe the open system dynamics of the qubits. We have utilized the k -nearest -neighbor algorithm to estimate the long-time synchronization behavior of the qubits only using the early time expectation values of qubit observables in these three distinct models. Our findings clearly demonstrate the possibility of determining the occurrence of different synchronization phenomena with high precision even at the early stages of the dynamics using a machine learning -based approach. Moreover, we show the robustness of our approach against potential measurement errors in experiments by considering random errors in the qubit expectation values, initialization errors, as well as deviations in the environment temperature. We believe that the presented results can prove to be useful in experimental studies on the determination of quantum synchronization.

  • Název v anglickém jazyce

    Predicting the onset of quantum synchronization using machine learning

  • Popis výsledku anglicky

    We have applied a machine learning algorithm to predict the emergence of environment -induced spontaneous synchronization between two qubits in an open system setting. In particular, we have considered three different models, encompassing global and local dissipation regimes, to describe the open system dynamics of the qubits. We have utilized the k -nearest -neighbor algorithm to estimate the long-time synchronization behavior of the qubits only using the early time expectation values of qubit observables in these three distinct models. Our findings clearly demonstrate the possibility of determining the occurrence of different synchronization phenomena with high precision even at the early stages of the dynamics using a machine learning -based approach. Moreover, we show the robustness of our approach against potential measurement errors in experiments by considering random errors in the qubit expectation values, initialization errors, as well as deviations in the environment temperature. We believe that the presented results can prove to be useful in experimental studies on the determination of quantum synchronization.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10301 - Atomic, molecular and chemical physics (physics of atoms and molecules including collision, interaction with radiation, magnetic resonances, Mössbauer effect)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA23-07169S" target="_blank" >GA23-07169S: Vícečásticová kvantová dynamika na grafech a hypergrafech – teorie a aplikace</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    PHYSICAL REVIEW A

  • ISSN

    2469-9926

  • e-ISSN

    2469-9934

  • Svazek periodika

    109

  • Číslo periodika v rámci svazku

    5

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    "052411-1"-"052411-12"

  • Kód UT WoS článku

    001237594600008

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85192997675