Técnicas de aprendizado de máquina para a classificação e previsão de estados quânticos via efeito Stern-Gerlach óptico
Carregando...
Data
Autores
Orientador
Santos, Ricardo Paupitz Barbosa dos 
Coorientador
Rossatto, Daniel Zini
Pós-graduação
Curso de graduação
Rio Claro - IGCE - Física
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Nos últimos anos, as aplicações de técnicas de aprendizado de máquina têm sido estudadas ativamente e de forma cada vez mais relevante. Para adquirir informações sobre um sistema quântico, é essencial compreender seu estado de maneira geral, uma tarefa que pode se tornar desaf i adora devido à complexidade associada ao aumento da dimensão do espaço de Hilbert. Durante a realização deste trabalho, foram utilizados algoritmos de máquinas de vetores de suporte para classif i car e prever características como o número médio de fótons do estado do campo eletromagnético de um modo de uma cavidade óptica. Para isso, a máquina foi submetida a um processo de treinamento e alimentação baseado nas alturas e distâncias dos picos do padrão de espalhamento observado em um feixe atômico ao atravessar a cavidade em um estado específ i co (conhecido como efeito Stern-Gerlach óptico). Os estados para a cavidade considerados neste estudo foram Fock, coerente, gato e comprimido. Empregamos 100 amostras para cada tipo de estado, utilizando 60% dos dados para treinamento e reservando 40% para teste, para os quais a máquina retornou acurácias maiores ou iguais a 96% dependendo do estado do átomo quando este atravessa a cavidade e da tarefa da máquina.
Resumo (inglês)
In recent years, the application of machine learning techniques has been actively and increasingly studied. Acquiring information about a quantum system requires a comprehensive understanding of its state, a task that becomes challenging due to the complexity associated with the growing dimension of the Hilbert space. In this work, support vector machine algorithms were utilized to classify and predict features such as the average photon number in the electromagnetic field state of an optical cavity mode. The machine was trained and fed with data derived from the heights and distances of peaks in the scattering pattern observed in an atomic beam traversing the cavity in a specific state (known as the optical Stern-Gerlach effect). The cavity states considered in this study include Fock, coherent, cat, and squeezed states. For each type of state, 100 samples were employed, with 60% used for training and 40% for testing. The machine demonstrated accuracies of 96% or higher, depending on the atom’s state as it traverses the cavity and the task assigned to the machine.
Descrição
Palavras-chave
Stern-Gerlach óptico, Aprendizado de máquina, Classificação de estados, Estados quânticos, Cavidade óptica, Stern-Gerlach Effect, Machine learning, Quantum states, State classification, Optical cavity mode
Idioma
Português
