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基于深度强化学习的多米诺冷却振荡器网络

Domino-cooling Oscillator Networks with Deep Reinforcement Learning

Sampreet Kalita, Amarendra K. Sarma

AI总结:

本研究利用深度强化学习控制振荡器网络中耦合谐振子的演化,通过对网络中的外部振荡器施加调制力,主动将内部振荡器冷却至其热基态,并展示了在多种网络配置下的热冷却结果及其在量子领域的实用性。

摘要:

近年来,深度神经网络在最优控制领域的探索引起了广泛关注。在此,我们利用深度强化学习来控制振荡器网络中耦合谐振子的个体演化。我们的工作展示了一种数值方法,通过对网络中的外部振荡器施加调制力,主动将内部振荡器冷却至其热基态。我们展示了在多种网络配置下所有振荡器的热冷却结果,并介绍了该方案在量子领域的实用性。

英文摘要:

The exploration of deep neural networks for optimal control has gathered a considerable amount of interest in recent years. Here, we utilize deep reinforcement learning to control individual evolutions of coupled harmonic oscillators in an oscillator network. Our work showcases a numerical approach to actively cool internal oscillators to their thermal ground states through modulated forces imparted to the external oscillators in the network. We present our results for thermal cooling of all oscillators in multiple network configurations and introduce the utility of our scheme in the quantum regime.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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