基于自动微分的驱动增强型簇间传递

我们构建并研究了激发、吸收和传输在各种网络中的过程。该模型由代表单个辐射场模式的谐振子、作为天线的量子比特、激发传播的网络以及作为终点吸收器的量子比特组成。我们考察了非共振激发如何通过网络进行最优吸收和传输。考虑了三种策略：优化网络能量、调整辐射场、天线与网络之间的耦合，或在网络的起始处和终点处引入并优化驱动场。这些策略在三种不同类型的网络上进行测试，网络复杂度递增：最近邻网络、星形网络以及与福纳-马瑟斯-奥尔son复合体相关联的网络。结果表明，尽管各种策略中，引入驱动场是最有效的，能够在给定时间内显著提高到达终点的概率。该结果在不同维度和类型的网络中保持稳定，且驱动过程仅需少量参数即可实现。