1मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर द साइंस ऑफ लाइट, एर्लांगेन, जर्मनी
2भौतिकी विभाग, फ्रेडरिक-अलेक्जेंडर यूनिवर्सिटी एर्लांगेन-नूर्नबर्ग, जर्मनी
3यूनिवर्सिटी ल्योन, ईएनएस डी ल्योन, सीएनआरएस, लेबोरेटोएरे डी फिजिक, एफ-69342 ल्योन, फ्रांस
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सार
हाल के वर्षों में क्वांटम नियंत्रण में रुचि बढ़ रही है, उदाहरण के लिए राज्य आरंभीकरण और स्थिरीकरण जैसे कार्यों के लिए। फीडबैक-आधारित रणनीतियाँ विशेष रूप से शक्तिशाली हैं, लेकिन खोज स्थान में तेजी से वृद्धि के कारण इसे खोजना भी कठिन है। गहन सुदृढीकरण सीखना इस संबंध में बहुत बड़ा वादा रखता है। यह कठिन प्रश्नों के नए उत्तर प्रदान कर सकता है, जैसे कि क्या गैर-रेखीय माप रैखिक, बाधित नियंत्रण की भरपाई कर सकते हैं। यहां हम दिखाते हैं कि सुदृढीकरण सीखना पूर्व ज्ञान के बिना, ऐसी प्रतिक्रिया रणनीतियों को सफलतापूर्वक खोज सकता है। हम नियंत्रण के रूप में एक सरल रैखिक ड्राइव के साथ, फोटॉन संख्या के क्वांटम-गैर-विध्वंस का पता लगाने के अधीन एक गुहा में राज्य की तैयारी के लिए इसका वर्णन करते हैं। फ़ॉक अवस्थाओं को बहुत उच्च निष्ठा पर उत्पादित और स्थिर किया जा सकता है। सुपरपोज़िशन अवस्थाओं तक पहुंचना भी संभव है, बशर्ते विभिन्न फ़ॉक अवस्थाओं के लिए माप दरों को भी नियंत्रित किया जा सके।
विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: आरएल एल्गोरिथम की योजनाएँ। आरएल एजेंट केवल सरल रैखिक नियंत्रण लागू कर सकता है, हमारे मामले में विस्थापन में, एक गुहा में क्वांटम अवस्था में। गैर-रैखिक कमजोर माप एजेंट को सिस्टम को जटिल सुपरपोजिशन की ओर ले जाने में सक्षम बनाता है। यहां, $frac{|1rangle+|3rangel}{sqrt{2}}$ का विग्नर फ़ंक्शन दिखाया गया है। आरएल एजेंट को फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क के साथ तैयार किया गया है।
लोकप्रिय सारांश
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► संदर्भ
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