Entanglement entropy in restricted integrable spin-chains

In questa tesi abbiamo presentato il calcolo dell’Entropia di Entanglement di un sistema quantistico unidimensionale integrabile la cui rappresentazione statistica é data dal modello RSOS, il cui punto critico é una realizzazione su reticolo di tutti i modelli conformi minimali. Sfruttando l’integrabilitá di questi modelli, abbiamo svolto il calcolo utilizzando la tecnica delle Corner Transfer Matrices (CTM). Il risultato ottenuto si discosta leggermente dalla previsione di J. Cardy e P. Calabrese ricavata utilizzando la teoria dei campi conformi descriventi il punto critico. Questa differenza é stata imputata alla non-unitarietá del modello studiato, in quanto la tecnica CTM studia il ground state, mentre la previsione di Cardy e Calabrese si focalizza sul vuoto conforme del modello: nel caso dei sistemi non-unitari questi due stati non coincidono, ma possono essere visti come eccitazioni l’uno dell’altro. Dato che l’Entanglement é un fenomeno genuinamente quantistico e il modello RSOS descrive un sistema statistico classico bidimensionale, abbiamo proposto una Hamiltoniana quantistica unidimensionale integrabile la cui rappresentazione statistica é data dal modello RSOS.

Entanglement entropy in 1-d quantum spin chains

In questa tesi abbiamo studiato il comportamento delle entropie di Entanglement e dello spettro di Entanglement nel modello XYZ attraverso delle simulazioni numeriche. Le formule per le entropie di Von Neumann e di Renyi nel caso di una catena bipartita infinita esistevano già, ma mancavano ancora dei test numerici dettagliati. Inoltre, rispetto alla formula per l'Entropia di Entanglement di J. Cardy e P. Calabrese per sistemi non critici, tali relazioni presentano delle correzioni che non hanno ancora una spiegazione analitica: i risultati delle simulazioni numeriche ne hanno confermato la presenza. Abbiamo inoltre testato l'ipotesi che lo Schmidt Gap sia proporzionale a uno dei parametri d'ordine della teoria, e infine abbiamo simulato numericamente l'andamento delle Entropie e dello spettro di Entanglement in funzione della lunghezza della catena di spin. Ciò è stato possibile solo introducendo dei campi magnetici ''ad hoc'' nella catena, con la proprietà che l'andamento delle suddette quantità varia a seconda di come vengono disposti tali campi. Abbiamo quindi discusso i vari risultati ottenuti.

Entanglement and Tolman paradox

Nella presente tesi è discusso il fenomeno dell’ entanglement quantistico, che si manifesta come correlazione nei risultati delle misure di sistemi aperti, in precedenza localmente interagenti, indipendentemente da quella che è la loro distanza spaziale. Il celebre teorema di Bell esclude la possibilità che l’ entanglement possa essere descritto mediante una teoria di variabili nascoste locale. Si indaga allora l’ipotesi che particelle che si muovono a velocità super-luminali (tachioni), non vietate dalla Relatività, possano intervenire nella spiegazione fisica dell’ entanglement. In particolare, si presenta un’ interpretazione alternativa del noto paradosso di Tolman che riguarda i tachioni, tramite la quale è possibile ricostruire la sovrapposizione quantistica di stati della coppia entangled EPR, come associata a loop di tachioni scambiati tra i due sistemi.

Robotic Manipulation of DLOs for Wiring Harness Assembly: a Machine Learning Approach

In recent times, a significant research effort has been focused on how deformable linear objects (DLOs) can be manipulated for real world applications such as assembly of wiring harnesses for the automotive and aerospace sector. This represents an open topic because of the difficulties in modelling accurately the behaviour of these objects and simulate a task involving their manipulation, considering a variety of different scenarios. These problems have led to the development of data-driven techniques in which machine learning techniques are exploited to obtain reliable solutions. However, this approach makes the solution difficult to be extended, since the learning must be replicated almost from scratch as the scenario changes. It follows that some model-based methodology must be introduced to generalize the results and reduce the training effort accordingly. The objective of this thesis is to develop a solution for the DLOs manipulation to assemble a wiring harness for the automotive sector based on adaptation of a base trajectory set by means of reinforcement learning methods. The idea is to create a trajectory planning software capable of solving the proposed task, reducing where possible the learning time, which is done in real time, but at the same time presenting suitable performance and reliability. The solution has been implemented on a collaborative 7-DOFs Panda robot at the Laboratory of Automation and Robotics of the University of Bologna. Experimental results are reported showing how the robot is capable of optimizing the manipulation of the DLOs gaining experience along the task repetition, but showing at the same time a high success rate from the very beginning of the learning phase.

A comprehensive study on robotic manipulation of deformable linear objects

There are many deformable objects such as papers, clothes, ropes in a person’s living space. To have a robot working in automating the daily tasks it is important that the robot works with these deformable objects. Manipulation of deformable objects is a challenging task for robots because these objects have an infinite-dimensional configuration space and are expensive to model, making real-time monitoring, planning and control difficult. It forms a particularly important field of robotics with relevant applications in different sectors such as medicine, food handling, manufacturing, and household chores. In this report, there is a clear review of the approaches used and are currently in use along with future developments to achieve this task. My research is more focused on the last 10 years, where I have systematically reviewed many articles to have a clear understanding of developments in this field. The main contribution is to show the whole landscape of this concept and provide a broad view of how it has evolved. I also explained my research methodology by following my analysis from the past to the present along with my thoughts for the future.

Virtualization of Wiring Harness Manipulation Tasks through the PyChrono Simulation Engine

The purpose of this thesis work is the study and creation of a harness modelling system. The model needs to simulate faithfully the physical behaviour of the harness, without any instability or incorrect movements. Since there are various simulation engines that try to model wiring's systems, this thesis work focused on the creation and test of a 3D environment with wiring and other objects through the PyChrono Simulation Engine. Fine-tuning of the simulation parameters were done during the test to achieve the most stable and correct simulation possible, but tests showed the intrinsic limits of the Engine regarding the collisions' detection between the various part of the cables, while collisions between cables and other physical objects such as pavement, walls and others are well managed by the simulator. Finally, the main purpose of the model is to be used to train Artificial Intelligence through Reinforcement Learnings techniques, so we designed, using OpenAI Gym APIs, the general structure of the learning environment, defining its basic functions and an initial framework.