Control cuántico en dinámica coherente asistida por pinn y su resistencia a la disipación en dinámicas abiertas
Los sistemas cuánticos son altamente sensibles a las interacciones con el entorno, lo que los hace particularmente vulnerables a fenómenos como la decoherencia cuántica. Esta interacción altera su evolución temporal y da lugar a la dinámica de sistemas cuánticos abiertos, donde las características d...
- Autores:
-
Fabra Martinez, Luis Miguel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Redes neuronales informadas por la física
Qubit superconductor
Régimen Markoviano
Régimen no-Markoviano
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Los sistemas cuánticos son altamente sensibles a las interacciones con el entorno, lo que los hace particularmente vulnerables a fenómenos como la decoherencia cuántica. Esta interacción altera su evolución temporal y da lugar a la dinámica de sistemas cuánticos abiertos, donde las características del entorno y la forma en que este se acopla al sistema determinan su comportamiento. El presente estudio, explora la dinámica controlada de un sistema cuántico coherente mediante la implementación de una técnica de aprendizaje automático que incorpora principios físicos en su proceso de entrenamiento, esta técnica conocida como PINN (Physics-Informed Neural Networks), permite predecir campos de control cuántico que guían la evolución del sistema hacia un estado cuántico objetivo. El propósito central de este trabajo es analizar el impacto de los procesos de decoherencia cuántica en la dinámica disipativa de un sistema de dos niveles tipo superconductor (transmón), asistido por un control coherente predicho por una Red Neuronal Informada por la Física (PINN). Inicialmente, la PINN se entrena para predecir un control óptimo que conduzca al sistema cuántico desde su estado excitado hasta su estado de mínima energía, dentro de un intervalo de tiempo finito en la dinámica cerrada. Posteriormente, se analiza la efectividad del sistema para alcanzar dicho estado objetivo, ante la influencia de los canales de desfase puro (pure dephasing) y amortiguación de amplitud (amplitude damping), tanto para el régimen Markoviano como en el no-Markoviano. Por tanto, en el análisis de la dinámica disipativa no-Markoviana, donde la interacción con el entorno es fuerte y los efectos de memoria desempeñan un papel crucial en la evolución del sistema, se incorporan tasas de disipación dependientes del tiempo para modelar la influencia de la temperatura y la intensidad de la fuerza de acoplamiento débil en la interacción sistema-entorno. |
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Susa Quintero, Cristian EdwinFabra Martinez, Luis MiguelLópez ortiz, Javier del CristoJimenez Narvaez, Rosbel Arsenio2025-07-21T16:52:15Z2025-07-21T16:52:15Z2025-07-19https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/9441Universidad de CórdobaRepositorio Universidad de Córdobahttps://repositorio.unicordoba.edu.coLos sistemas cuánticos son altamente sensibles a las interacciones con el entorno, lo que los hace particularmente vulnerables a fenómenos como la decoherencia cuántica. Esta interacción altera su evolución temporal y da lugar a la dinámica de sistemas cuánticos abiertos, donde las características del entorno y la forma en que este se acopla al sistema determinan su comportamiento. El presente estudio, explora la dinámica controlada de un sistema cuántico coherente mediante la implementación de una técnica de aprendizaje automático que incorpora principios físicos en su proceso de entrenamiento, esta técnica conocida como PINN (Physics-Informed Neural Networks), permite predecir campos de control cuántico que guían la evolución del sistema hacia un estado cuántico objetivo. El propósito central de este trabajo es analizar el impacto de los procesos de decoherencia cuántica en la dinámica disipativa de un sistema de dos niveles tipo superconductor (transmón), asistido por un control coherente predicho por una Red Neuronal Informada por la Física (PINN). Inicialmente, la PINN se entrena para predecir un control óptimo que conduzca al sistema cuántico desde su estado excitado hasta su estado de mínima energía, dentro de un intervalo de tiempo finito en la dinámica cerrada. Posteriormente, se analiza la efectividad del sistema para alcanzar dicho estado objetivo, ante la influencia de los canales de desfase puro (pure dephasing) y amortiguación de amplitud (amplitude damping), tanto para el régimen Markoviano como en el no-Markoviano. Por tanto, en el análisis de la dinámica disipativa no-Markoviana, donde la interacción con el entorno es fuerte y los efectos de memoria desempeñan un papel crucial en la evolución del sistema, se incorporan tasas de disipación dependientes del tiempo para modelar la influencia de la temperatura y la intensidad de la fuerza de acoplamiento débil en la interacción sistema-entorno. Índice de figurasÍndice de tablasResumen1. Introducción2. Métodos de Optimización para Control Cuántico2.1. KROTOV2.1.1. Optimización de Funcional2.1.2. Estimación del Parámetro λa2.1.3. Actualización Iterativa del Control2.2. Redes Neuronales Informadas por la Física (PINN)2.2.1. Estructura y Arquitectura de las PINN2.2.2. Aplicación de las PINN en Control Cuántico3. Dinámica de Sistemas Cuánticos3.1. Dinámica Aislada3.2. Dinámica Abierta3.2.1. Dinámica Cuántica Markoviana3.2.2. Dinámica Cuántica No-Markoviana3.3. Canales de Disipación Cuántica3.3.1. Disipación por Decoherencia Pura3.3.2. Disipación por Amortiguamiento de Amplitud4. Sistema Cuántico de Dos Niveles4.1. Qubits Superconductores4.1.1. Circuito LC4.1.2. Efecto Josephson4.1.3. Transmón4.2. Dinámica Unitaria del Sistema de Dos Niveles (Qubit-Transmón)5. Dinámica Coherente Asistida por PINN5.1. Campo de Control Implementando PINN5.2. Optimización de Control Implementando el Método de KROTOV5.3. Implementación de Control Basado en Campos Analíticos5.4. Influencia Markoviana sobre el Sistema Controlado Qubit-Transmón5.5. Influencia No-Markoviana sobre el Sistema Controlado Qubit-Transmón5.5.1. Efectos de Temperatura5.5.2. Efectos de Acoplamiento6. ConclusionesA. Exploración de los regímenes del parámetro ∆B. Criterios de Optimización en la Implementación de Métodos de Control CuánticoB.1. Función de costo para la PINNB.2. Convergencia del método de KROTOVC. Densidades Espectrales y Tasas de Disipación Dependientes del TiempoReferenciasPregradoFísico(a)Trabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de Ciencias BásicasMontería, Córdoba, ColombiaFísicaCopyright Universidad de Córdoba, 2025https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Control cuántico en dinámica coherente asistida por pinn y su resistencia a la disipación en dinámicas abiertasTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionText[1] Krotov’s Method — Krotov 1.1.0 documentation. [Online; accessed 26. Dec. 2024]. Jun. de 2024. 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