Quantum transfer through small networks coupled to phonons: Effects of topology versus phonons
Notice bibliographique
Résumé
Particle or energy transfer through quantum networks is determined by network topology and couplings to environments. This study examines the combined effect of topology and external couplings on the efficiency of directional quantum transfer through quantum networks. We consider a microscopic model of qubit networks coupled to external vibrations by Holstein and Peierls couplings. By treating the positions of the network sites and the site-dependent phonon frequencies as independent variables, we determine the Hamiltonian parameters corresponding to minimum transfer time by Bayesian optimization. The results show that Holstein couplings may accelerate transfer through suboptimal network configurations but cannot accelerate quantum dynamics beyond the limit of the transfer time in an optimal phonon-free configuration. By contrast, Peierls couplings distort the optimal networks to accelerate quantum transfer through configurations with less than six sites. However, the speed-up offered by Peierls couplings decreases with the network size and disappears for networks with more than seven sites. For networks with seven sites or more, Peierls couplings distort the optimal network configurations and change the mechanism of quantum transfer but do not affect the lower limit of the transfer time. The machine-learning approach demonstrated here can be applied to determine quantum speed limits in other applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».