Goren Gordon Weizmann Forex

Goren Gordon, Gershon Kurizki Institut Weizmann des Sciences, Israël Daniel Lidar Université de Californie du Sud, Etats Unis QEC07 USC Los Angeles, Etats Unis Déc. QEC07 USC Los Angeles, États Unis Dec. Présentation de la transcription: 1 Goren Gordon, Gershon Kurizki Institut Weizmann des Sciences, Israël Daniel Lidar Université de Californie du Sud, Etats Unis QEC07 USC Los Angeles, Calcul des variations Dérivation analytique de l'équation pour la modulation optimale Résultats numériques Conclusions 3 Scénarios de décohérence Piège à Ions Atome froid dans le réseau optique (imparfait) Ion dans la cavité Kreuter et al. PRL (2004) Keller et al. Nature 431, 1075 (2004) Hffner et al. Nature (2005) Jaksch et al. PRL 82, 1975 (1999) Mandel et al. Modalité de modulation modi fi ée de la decohérence de la modulation du système de formalisme du système de formalisme de la dynamique universelle de la décohérence dynamique dynamique de la phase de modulation Kofman Kurizki, Nature 405, 546 (2000) PRL 87, ( 2001) PRL 93, (2004) Gordon, Erez et Kurizki, J. Phys. B, 40, S75 (2007) revue 5 domaine temporel domaine de fréquences spectre de couplage système bain Intensité de modulation spectrale G () Ft () Ft () Formalisme de décohérence dynamique universelle Kofman Kurizki, Nature 405, 546 (2000) PRL 87 , (2001) PRL 93, (2004) Gordon, Erez et Kurizki, J. Phys. B, 40, S75 (2007) revue Pas de modulation (règle d'or) 6 formalisme de contrôle de décohérence dynamique universelle contrôle de décohérence à qubit unique décroissance due au couplage de bain à température finie déphasage propre conservation d'enchevêtrement multi qudit imposant DFS par modulation dynamique mort d'enchevêtrement et réanimation (Gordon Kurizki, PRA 76, (2007)) (GORDON et al., J. Phys. B, 40, S75 (2007)) G () AB 1. Résoudre l'équation d'Euler Lagrange Obtenir la solution: 2. Insérer la solution dans la contrainte: Get 3. Obtenir la solution en tant que Fonction de la contrainte: 8 dérivation analytique de la modulation optimale Voulez vous minimiser le taux moyen de décohérence modifiée: Avec la contrainte énergétique (une énergie de modulation donnée): AC Stark shift Amplitude du champ résonnant (Gordon et al., J. Phys. , S75 (2007)) 9 Dérivation analytique de la modulation optimale Voulez vous minimiser le taux moyen de décohérence modifiée: Avec la contrainte énergétique (une énergie de modulation donnée): Equation d'Euler Lagrange pour la modulation optimale Notation d'utilisation: 10 dérivation analytique de la modulation optimale Euler Equation pour la modulation optimale 11 Résultats numériques Comparer la modulation optimale au contrôle de Bang Bang (BB): Viola Lloyd PRA (1998) Shiokawa Lidar PRA (R) (2004) Vitali Tombesi Comparaison de la modulation optimale au contrôle de Bang Bang (BB): Viola Lloyd PRA (1998) Shiokawa Lidar PRA (R) (2004) Vitali Tombesi PRA (2001) PRA (2001) Agarwal, Scully, Walther PRA 63 ) Comparaison de la modulation optimale au contrôle de Bang Bang (BB): Viola Lloyd PRA (1998) Shiokawa Lidar PRA (R) (2004) Vitali Tombesi PRA (2001) Agarwal, Les modulations Bang Bang sont insensibles à l'environnement, c'est à dire ignorent le spectre de couplage. La modulation optimale modifie l'impulsion pour minimiser le chevauchement spectral du couplage système bain et des spectres de modulation. Courant (s): Scully, Walther PRA 63, Les résultats à l'aide du contrôle dynamique universel de la décohérence sont également applicables à la décomposition et au déphasage propre aux températures finies Extensions à la décocherence multipartite et à l'enchevêtrement contrôle optimal en cours Connaissez votre ennemi Merci. Le sentier de remontée mécanique: Thermodynamiquement Unique, Biologiquement Ubiquitaire Goren Gordon Institut Weizmann des sciences Rehovot Avshalom C. Elitzur ac elitzur. co. il. Présentation sur le thème: Le sentier de la télécabine: thermodynamiquement unique, biologiquement ubiquitaire Goren Gordon Weizmann Institut des sciences Rehovot Avshalom C. Elitzur a c elitzur. co. il. Transcription de la présentation: 1 La voie de la télécabine: thermodynamiquement unique, biologiquement ubiquitaire Goren Gordon Weizmann Institut des sciences Rehovot Avshalom C. Elitzur 2 Aperçu 1.L'objectif: Un ensemble physique unifié de principes qui sous tendent toutes les formes de vie 2.Entropie, Information et Complexité 3.La nouvelle Question: Comment les transitions des états d'Entropie de haut en haut se déroulent 4. Le modèle de téléski 3 Mesures d'ordre ordonnées, aléatoires et complexes 1.Divergence de l'équiprobabilité (Gatlin) (Y a t il des chiffres Dans la séquence qui sont les plus courantes) 2.Divergence de l'indépendance (Gatlin) (Y at il une dépendance entre les chiffres) 3.Redundancy (Chaitin) (Peut la séquence être compressé dans n'importe quel algorithme plus court) abcd 5 Bennetts Mesure de la complexité donnée A Séquences algorithme le plus court, combien de calcul est nécessaire pour le produire à partir de l'algorithme, ou inversement pour le compresser de nouveau en elle 6 Complexité n'est pas directement liée à OrderEntropy Ordre élevé complexité Ordre faible 11 Sommaire intérimaire La thermodynamique offre une base physique omniprésente pour la compréhension de Nombreux phénomènes biologiques, par l'introduction de concepts comme l'entropyorder, l'information et la complexité. 12 Comment la complexité émerge t elle et comment la maintient elle? OrdreInformationComplexité Désordre 14 X Etat souhaité Ordre élevé Ordre faible nécessite de l'énergie spontanée L'hypothèse: téléski Étape 1: Énergie spontanée L'hypothèse: remonte pente Étape 2: descente en ski Étape 1: utilisez le remonte pente, accédez au sommet 16 La conjecture de la remontée mécanique: la vie approche de la complexité par le haut, c'est à dire par l'état supérieur et non par le bas , De l'état de bas ordre. Bien que l'ancienne voie semble exiger plus d'énergie, ce dernier nécessite des informations incommensurables, d'où une énergie irréaliste. 17 Évolution dynamique des états complexes Comment atteindre un état complexe Etat initial à l'équilibre (inconnu, entropie élevée) Etat complexe final, défini par l'environnement 1.Direction directe 1.Probabiliste 2.Déterministe 2.Théomètre de levée de sels Etat initial Etat final Entropie (N) Etat initial, i entropie élevée, N i 1 Etat final, f haute complexité, spécifique, S (f) S (i) Opérations autorisées: 1.S . Diminuer l'entropie. Coût 1.Energy non contrôlé: E S 2.T: Transformation. Contrôlé, requiert des informations Ne change pas d'entropie en moyenne, 0 Coût en énergie: E 19 Exemple numérique a 0 a 1 a 2.a n i (ou tout autre nombre aléatoire) f (un nombre spécifique, complexe) Opérations: 1.S . Diminuer l'entropie. Non contrôlé E S 20 Exemple numérique a 0 a 1 a 2.a n i (ou tout autre nombre aléatoire) f (un nombre spécifique, complexe) Ordre Opérations: 1.S . Diminuer l'entropie. Non contrôlé 2. T: Transformations. Une addition. 0 à cause de la symétrie T 1 (4) (2) (0) (6) (1) T 2 (1) (7) (8) (3) (9) T 1 IT 2 ordre 21 Effectuer une transformation sur L'état initial pour arriver à l'état final T i. F (.) Etat initial inconnu Pour chaque transformation un seul état initial se transforme en état final Hilbert Espace Etat initial Etat final Chemin direct: 22 Effectuer une transformation sur l'état initial pour arriver à l'état final T i. F (.) Etat initial inconnu Pour chaque transformation un seul état initial se transforme en état final Effectuer la transformation une fois Coût en énergie: E Probabilité de succès: P1N ie S (i) 1 Hilbert Espace Etat initial Etat final Chemin direct: Transformation sur l'état initial pour arriver à l'état final T i. F (.) Etat initial inconnu Pour chaque transformation, seul un état initial se transforme en état final. Répéter la transformation jusqu'à ce que l'état final soit atteint. Probabilité de succès: P1 Coût énergétique moyen: E e S (i) 1 Chemin direct: Etat 24 Effectuer une transformation sur l'état initial pour arriver à l'état final TifTif Si on a des informations sur l'état initial I i S (i) Et des informations sur l'état final (environnement) I f S (f) Probabilité de succès: P1 Coût énergétique: E Information requise: IS (i) S (f) Chemin direct: Information Hilbert Espace Etat initial Etat final 25 Chemin de deux étapes: Etape 1: Augmenter l'ordre S i. Ordre Finit avec un état connu et connu Probabilité de réussite: P 1 1 Coût en énergie: E 1 S (i) Remontée Chemin: Hilbert Espace Etat initial Etat final 26 Chemin de deux étapes: Etape 1: Augmenter l'ordre S i. Ordre Se termine par un état connu et connu Probabilité de succès: P 1 1 Coût en énergie: E 1 S (i) Phase 2: Transformation contrôlée T ordre. F Termine avec l'état final spécifique Probabilité de succès: P 2 1 Coût énergétique: E 2 Remontée mécanique Chemin: Hilbert Espace Etat initial Etat final 27 Demande d'informations sur l'état final (environnement), afin d'appliquer la bonne transformation sur ordre (S) Probabilité de succès: P1 Coût en énergie: E téléski S (i) Information requise: IS (f) Hilbert Espace Etat initial Etat final Sentier de ski Sentier: Informations 28 Comparaison des trajets Chemin direct 1.Probabilité Énergie 2.Low 2.Deterministic: 1.High probabilité 2.High énergie 3.Information: 1.Requires beaucoup d'information 2.Low énergie télésurveillance déterministe contrôlée reproductibles coûts faible énergie ne requiert que des informations environnementales téléski utilise ordonnée état et L'information environnementale pour obtenir la maîtrise et la reproductibilité 29 Qu'est ce que la vie révisée Hilbert Espace Ordre supérieur Redondance Haute entropie Haute information Haute complexité (environnement spécifique) Nécessite de l'énergie Nécessite des informations 30 Exemples biologiques Formation cellulaire Développement embryonnaire Sélection naturelle Développement écologique 31 Dans la piscine primordiale Modèle de télésiège 1. Ordre accru: compartimentage 2. Transformation contrôlée: spécialisation Chemin direct Improbable, irréproducible 32 Développement embryonnaire État initial: nutriments d'ovules fécondés Modèle de téléski 1. Ordre accru: mitose, Blastocyte 2. Transformation contrôlée: Différenciation Chemin direct Différenciation à l'organisme final Improbable, irréductible en raison d'une grande susceptibilité aux variations de l'environnement 34 L'état morphotrope comme vecteur cellulaire de la complexité Minsky A, Shimoni E., Frenkiel Krispin D. (2002) Stress, ordre et survie. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. Jan3 (1): 50 60. 35 Sélection naturelle Etat initial: Ressources individuelles Modèle de téléski 1. Ordre accru: reproduction 2. Transformation contrôlée: mutations mineures Chemin direct Mutations importantes. Les tentatives pour atteindre l'organisme optimisé d'un seul coup. Improbable, irréductible en raison de sa grande susceptibilité aux variations environnementales 36 Développement écologique Etat initial: Complexité naturelle Modèle de télésiège 1. Ordre accru: accumulation de ressources 2. Transformation contrôlée: construire des villes Chemin direct Développer la technologie sans environnement contrôléLe chemin de télécabine: Thermodynamiquement Unique, biologiquement ubiquitaire Goren Gordon Weizmann Institut de science Rehovot Avshalom C. Elitzur ac elitzur. co. il. Présentation sur le thème: Le sentier de la télécabine: thermodynamiquement unique, biologiquement ubiquitaire Goren Gordon Weizmann Institut des sciences Rehovot Avshalom C. Elitzur a c elitzur. co. il. Transcription de la présentation: 1 La voie de la télécabine: thermodynamiquement unique, biologiquement ubiquitaire Goren Gordon Weizmann Institut des sciences Rehovot Avshalom C. Elitzur 2 Aperçu 1.L'objectif: Un ensemble physique unifié de principes sous jacents à toutes les formes de vie 2.Intropy, Information and Complexité 3.La nouvelle Question: Comment les transitions des états d'Entropie de haut en haut se déroulent 4. Le modèle de téléski 3 Mesures d'ordre ordonnées, aléatoires et complexes 1.Divergence de l'équiprobabilité (Gatlin) (Y a t il des chiffres Dans la séquence qui sont les plus courantes) 2.Divergence de l'indépendance (Gatlin) (Y at il une dépendance entre les chiffres) 3.Redundancy (Chaitin) (Peut la séquence être compressé dans n'importe quel algorithme plus court) abcd 5 Bennetts Mesure de la complexité donnée A Séquences algorithme le plus court, combien de calcul est nécessaire pour le produire à partir de l'algorithme, ou inversement pour le compresser de nouveau en elle 6 Complexité n'est pas directement liée à OrderEntropy Ordre élevé complexité Ordre faible 11 Sommaire intérimaire La thermodynamique offre une base physique omniprésente pour la compréhension de Nombreux phénomènes biologiques, par l'introduction de concepts comme l'entropyorder, l'information et la complexité. 12 Comment la complexité émerge t elle et comment la maintient elle? OrdreInformationComplexité Désordre 14 X Etat souhaité Ordre élevé Ordre faible nécessite de l'énergie spontanée L'hypothèse: téléski Étape 1: Énergie spontanée L'hypothèse: remonte pente Étape 2: descente en ski Étape 1: utilisez le remonte pente, accédez au sommet 16 La conjecture de la remontée mécanique: la vie approche de la complexité par le haut, c'est à dire par l'état supérieur et non par le bas , De l'état de bas ordre. Bien que l'ancienne voie semble exiger plus d'énergie, ce dernier nécessite des informations incommensurables, d'où une énergie irréaliste. 17 Évolution dynamique des états complexes Comment atteindre un état complexe Etat initial à l'équilibre (inconnu, entropie élevée) Etat complexe final, défini par l'environnement 1.Direction directe 1.Probabiliste 2.Déterministe 2.Théomètre de levée de sels Etat initial Etat final Entropie (N) Etat initial, i entropie élevée, N i 1 Etat final, f haute complexité, spécifique, S (f) S (i) Opérations autorisées: 1.S . Diminuer l'entropie. Coût 1.Energy non contrôlé: E S 2.T: Transformation. Contrôlé, requiert des informations Ne change pas d'entropie en moyenne, 0 Coût en énergie: E 19 Exemple numérique a 0 a 1 a 2.a n i (ou tout autre nombre aléatoire) f (un nombre spécifique, complexe) Opérations: 1.S . Diminuer l'entropie. Non contrôlé E S 20 Exemple numérique a 0 a 1 a 2.a n i (ou tout autre nombre aléatoire) f (un nombre spécifique, complexe) Ordre Opérations: 1.S . Diminuer l'entropie. Non contrôlé 2. T: Transformations. Une addition. 0 en raison de la symétrie T 1 (4) (2) (0) (6) (1) T 2 (1) (7) (8) (3) (9) T 1 IT 2 ordre 21 Effectuer une transformation sur L'état initial pour arriver à l'état final T i. F (.) Etat initial inconnu Pour chaque transformation un seul état initial se transforme en état final Hilbert Espace Etat initial Etat final Chemin direct: 22 Effectuer une transformation sur l'état initial pour arriver à l'état final T i. F (.) Etat initial inconnu Pour chaque transformation un seul état initial se transforme en état final Effectuer la transformation une fois Coût en énergie: E Probabilité de succès: P1N ie S (i) 1 Hilbert Espace Etat initial Etat final Chemin direct: Transformation sur l'état initial pour arriver à l'état final T i. F (.) Etat initial inconnu Pour chaque transformation, seul un état initial se transforme en état final. Répéter la transformation jusqu'à ce que l'état final soit atteint. Probabilité de succès: P1 Coût énergétique moyen: E e S (i) 1 Chemin direct: Etat 24 Effectuer une transformation sur l'état initial pour arriver à l'état final TifTif Si on a des informations sur l'état initial I i S (i) Et des informations sur l'état final (environnement) I f S (f) Probabilité de succès: P1 Coût énergétique: E Information requise: IS (i) S (f) Chemin direct: Information Hilbert Espace Etat initial Etat final 25 Chemin de deux étapes: Etape 1: Augmenter l'ordre S i. Ordre Finit avec un état connu et connu Probabilité de réussite: P 1 1 Coût en énergie: E 1 S (i) Remontée Chemin: Hilbert Espace Etat initial Etat final 26 Chemin de deux étapes: Etape 1: Augmenter l'ordre S i. Ordre Se termine par un état connu et connu Probabilité de succès: P 1 1 Coût en énergie: E 1 S (i) Phase 2: Transformation contrôlée T ordre. F Termine avec l'état final spécifique Probabilité de succès: P 2 1 Coût énergétique: E 2 Remontée mécanique Chemin: Hilbert Espace Etat initial Etat final 27 Demande d'informations sur l'état final (environnement), afin d'appliquer la bonne transformation sur ordre (S) Probabilité de succès: P1 Coût en énergie: E téléski S (i) Information requise: IS (f) Hilbert Espace Etat initial Etat final Sentier de ski Sentier: Informations 28 Comparaison des trajets Chemin direct 1.Probabilité Énergie 2.Low 2.Deterministic: 1.High probabilité 2.High énergie 3.Information: 1.Requires beaucoup d'information 2.Low énergie télésurveillance déterministe contrôlée reproductibles coûts faible énergie ne requiert que des informations environnementales téléski utilise ordonnée état et L'information environnementale pour obtenir la maîtrise et la reproductibilité 29 Qu'est ce que la vie révisée Hilbert Espace Ordre supérieur Redondance Haute entropie Haute information Haute complexité (environnement spécifique) Nécessite de l'énergie Nécessite des informations 30 Exemples biologiques Formation cellulaire Développement embryonnaire Sélection naturelle Développement écologique 31 Dans la piscine primordiale Modèle de télésiège 1. Ordre accru: compartimentage 2. Transformation contrôlée: spécialisation Chemin direct Improbable, irréproducible 32 Développement embryonnaire Etat initial: nutriments d'ovules fécondés Modèle de téléski 1. Ordre accru: mitose, Blastocyte 2. Transformation contrôlée: Différenciation Chemin direct Différenciation à l'organisme final Improbable, irréductible en raison d'une grande susceptibilité aux variations de l'environnement 34 L'état morphotrope comme vecteur cellulaire de la complexité Minsky A, Shimoni E., Frenkiel Krispin D. (2002) Stress, ordre et survie. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. Jan3 (1): 50 60. 35 Sélection naturelle Etat initial: Ressources individuelles Modèle de téléski 1. Ordre accru: reproduction 2. Transformation contrôlée: mutations mineures Chemin direct Mutations importantes. Les tentatives pour atteindre l'organisme optimisé d'un seul coup. Improbable, irréductible en raison de la grande susceptibilité aux variations environnementales 36 Développement écologique État initial: Complexité naturelle Modèle de télésiège 1. Augmenter l'ordre: accumuler des ressources 2. Transformation contrôlée: construire des villes Chemin direct Développer la technologie sans environnement contrôléGoren Gordon, Gershon Kurizki Weizmann Institute Des sciences, Israël Daniel Lidar Université de la Californie du Sud, Etats Unis QEC07 USC Los Angeles, États Unis Dec. Présentation sur le thème: Goren Gordon, Gershon Kurizki Institut Weizmann des Sciences, Israël Daniel Lidar Université de Californie du Sud, Etats Unis QEC07 USC Los Angeles, Présentation de la transcription: 1 Goren Gordon, Gershon Kurizki Institut Weizmann des Sciences, Israël Daniel Lidar Université de la Californie du Sud, Etats Unis QEC07 USC Los Angeles, États Unis Déc. 2007 2 Sommaire Formalisme universel de contrôle de la décohérence dynamique Brève vue d'ensemble du Calcul des Variations dérivation analytique de l'équation Pour la modulation optimale Résultats numériques Conclusions 3 Scénarios de décohérence Piège à Ions Atome froid dans le réseau optique (imparfait) Ion dans la cavité Kreuter et al. PRL (2004) Keller et al. Nature 431, 1075 (2004) Hffner et al. Nature (2005) Jaksch et al. PRL 82, 1975 (1999) Mandel et al. Modalité de modulation modi fi ée de la decohérence de la modulation du système de formalisme du système de formalisme de la dynamique universelle de la décohérence dynamique dynamique de la phase de modulation Kofman Kurizki, Nature 405, 546 (2000) PRL 87, ( 2001) PRL 93, (2004) Gordon, Erez et Kurizki, J. Phys. B, 40, S75 (2007) revue 5 Domaine de fréquences dans le domaine temporel Spectre de couplage système bain Intensité de modulation spectrale G () Ft () Ft () Formalisme de décohérence dynamique universelle Kofman Kurizki, Nature 405, 546 (2000) PRL 87 , (2001) PRL 93, (2004) Gordon, Erez et Kurizki, J. Phys. B, 40, S75 (2007) revue Pas de modulation (règle d'or) 6 formalisme de contrôle de décohérence dynamique universelle contrôle de décohérence à qubit unique décroissance due au couplage de bain à température finie déphasage propre conservation d'enchevêtrement multi qudit imposant DFS par modulation dynamique mort d'enchevêtrement et réanimation (Gordon Kurizki, PRA 76, (2007)) (GORDON et al., J. Phys. B, 40, S75 (2007)) G () AB 1. Résoudre l'équation d'Euler Lagrange Obtenir la solution: 2. Insérer la solution dans la contrainte: Get 3. Obtenir la solution en tant que Fonction de la contrainte: 8 dérivation analytique de la modulation optimale Voulez vous minimiser le taux moyen de décohérence modifiée: Avec la contrainte énergétique (une énergie de modulation donnée): AC Stark shift Amplitude du champ résonnant (Gordon et al., J. Phys. , S75 (2007)) 9 Dérivation analytique de la modulation optimale Voulez vous minimiser le taux moyen de décohérence modifiée: Avec la contrainte énergétique (une énergie de modulation donnée): Equation d'Euler Lagrange pour la modulation optimale Notation d'utilisation: 10 dérivation analytique de la modulation optimale Euler Equation pour la modulation optimale 11 Résultats numériques Comparer la modulation optimale au contrôle de Bang Bang (BB): Viola Lloyd PRA (1998) Shiokawa Lidar PRA (R) (2004) Vitali Tombesi Comparaison de la modulation optimale au contrôle de Bang Bang (BB): Viola Lloyd PRA (1998) Shiokawa Lidar PRA (R) (2004) Vitali Tombesi PRA (2001) PRA (2001) Agarwal, Scully, Walther PRA 63 ) Comparaison de la modulation optimale au contrôle de Bang Bang (BB): Viola Lloyd PRA (1998) Shiokawa Lidar PRA (R) (2004) Vitali Tombesi PRA (2001) Agarwal, Les modulations Bang Bang sont insensibles à l'environnement, c'est à dire ignorent le spectre de couplage. La modulation optimale modifie l'impulsion pour minimiser le chevauchement spectral du couplage système bain et des spectres de modulation. Courant (s): Scully, Walther PRA 63, Les résultats utilisant le contrôle de la décohérence dynamique universelle sont également applicables à la désintégration et au déphasage propre aux températures finies Extensions à la décocherence multipartite et à l'enchevêtrement contrôle optimal en cours Connaissez votre ennemi Merci.