Nonreciprocal Quantum Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Nonreciprocity, arising from the breaking of time-reversal symmetry, has become a fundamental tool in diverse quantum technology applications. It enables directional flow of signals and efficient noise suppression, constituting a key element in the architecture of current quantum information and computing systems. Here we explore its potential in optimizing the charging dynamics of a quantum battery. By introducing nonreciprocity through reservoir engineering during the charging process, we induce a directed energy flow from the quantum charger to the battery, resulting in a substantial increase in energy accumulation. Despite local dissipation, the nonreciprocal approach demonstrates a fourfold increase in battery energy compared to conventional charger-battery systems. We demonstrate that employing a shared reservoir can establish an optimal condition where nonreciprocity enhances charging efficiency and elevates energy storage in the battery. This effect is observed in the stationary limit and remains applicable even in overdamped coupling regimes, eliminating the need for precise temporal control over evolution parameters. Our result can be extended to a chiral network of quantum nodes, serving as a multi-cell quantum battery system to enhance storage capacity. The proposed approach is straightforward to implement using current state-of-the-art quantum circuits, both in photonics and superconducting quantum systems. In a broader context, the concept of nonreciprocal charging has significant implications for sensing, energy capture, and storage technologies or studying quantum thermodynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».