論文の概要: Non-Markovian quantum dynamics: What does it mean?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02252v1
- Date: Tue, 7 Jan 2020 19:19:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-13 21:00:52.206027
- Title: Non-Markovian quantum dynamics: What does it mean?
- Title（参考訳）: 非マルコフ量子力学:それは何を意味するのか?
- Authors: C.-F. Li, G.-C. Guo, J. Piilo
- Abstract要約: 非マルコフ的開系力学の研究はますます人気が高まっている。
ここでは、量子非マルコビアン性を定義し、定量化するための基本的なアプローチに関する簡単な理論的紹介を示す。
オープン量子システム研究における発展の重要性に加えて、他の分野への進展の影響についても論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: During the last ten years, the studies on non-Markovian open system dynamics
has become increasingly popular and having contributions from diverse set of
research communities. This interest has arisen due to fundamental problematics
how to define and quantify memory effects in the quantum domain, how to exploit
and develop applications based on them, and also due to the question what are
the ultimate limits for controlling open system dynamics. We give here a simple
theoretical introduction to the basic approaches to define and quantify quantum
non-Markovianity -- also highlighting their connections and differences. In
addition to the importance of the development for open quantum systems studies,
we also discuss the implications of the progress for other fields including,
e.g., formal studies of stochastic processes and quantum information science,
and conclude with possible future directions the recent developments open.
- Abstract（参考訳）: この10年間で、非マルコフのオープンシステムダイナミクスの研究はますます人気を増し、様々な研究コミュニティから貢献を受けている。
この関心は、量子ドメインにおけるメモリ効果の定義と定量化の基本的な問題、それに基づくアプリケーションの利用と開発方法、そしてオープンシステムのダイナミクスを制御するための究極の限界が何かという疑問によって生じた。
ここでは、量子的非マルコビアン性を定義し、定量化するための基本的なアプローチに関する簡単な理論的な紹介を紹介する。
オープン量子システム研究の発展の重要性に加えて、確率過程や量子情報科学の形式的研究など他の分野での進歩がもたらす影響についても論じ、最近の発展が開く将来的な方向性について結論づける。
関連論文リスト
- Quantum Algorithms and Applications for Open Quantum Systems [1.7717834336854132]
オープン量子系の基本理論の簡潔な要約を提供する。
次に、最近の量子アルゴリズムに関する議論を掘り下げる。
我々は,本分野の現実的な化学,生物,物質システムへの適用性を実証し,関連する応用の議論を締めくくった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-07T19:02:22Z) - Towards Quantum-Native Communication Systems: New Developments, Trends,
and Challenges [63.67245855948243]
調査では、量子ドメイン(QD)マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)、QD非直交多重アクセス(NOMA)、量子セキュアダイレクト通信(QSDC)などの技術を調査した。
量子センシング、量子レーダ、量子タイミングの現在の状況は、将来の応用をサポートするために簡単にレビューされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-09T09:45:52Z) - Quantifying High-Order Interdependencies in Entangled Quantum States [43.70611649100949]
シナジーや冗長性に支配される量子状態の識別が可能な情報理論測度であるQ情報を紹介する。
量子系は高次特性を示すために少なくとも4つの変数を必要とすることを示す。
全体として、Q情報は量子系の内部構造と時間進化の新たな側面に光を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-05T17:00:13Z) - Entanglement-Assisted Quantum Networks: Mechanics, Enabling
Technologies, Challenges, and Research Directions [66.27337498864556]
本稿では,量子ネットワークの絡み合いに関する包括的調査を行う。
ネットワーク構造、作業原則、開発段階の詳細な概要を提供する。
また、アーキテクチャ設計、絡み合いに基づくネットワーク問題、標準化など、オープンな研究の方向性を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T02:48:22Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z) - Quantum non-Markovianity: Overview and recent developments [2.122752621320654]
現在のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスでは、オープンシステム力学の理論の研究が重要な役割を担っている。
このレビューは、メモリ効果の定義と特徴付けに関する根本的な問題に対処することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-22T07:54:58Z) - Modern applications of machine learning in quantum sciences [51.09906911582811]
本稿では、教師なし、教師なし、強化学習アルゴリズムにおけるディープラーニングとカーネル手法の使用について述べる。
我々は、微分可能プログラミング、生成モデル、機械学習に対する統計的アプローチ、量子機械学習など、より専門的なトピックについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-08T17:48:59Z) - Standard Model Physics and the Digital Quantum Revolution: Thoughts
about the Interface [68.8204255655161]
量子システムの分離・制御・絡み合いの進歩は、かつての量子力学の興味深い特徴を、破壊的な科学的・技術的進歩のための乗り物へと変えつつある。
本稿では,3つの領域科学理論家の視点から,絡み合い,複雑性,量子シミュレーションのインターフェースについて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-10T06:12:06Z) - Quantum Non-equilibrium Many-Body Spin-Photon Systems [91.3755431537592]
論文は、非平衡状態における強相関量子系の量子力学に関するものである。
本研究の主な成果は, 臨界ダイナミクスのシグナチャ, 超ストロング結合のテストベッドとしての駆動ディックモデル, キブルズルーク機構の3つにまとめることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-23T19:05:56Z) - Machine Learning for Quantum Matter [0.0]
本稿では,量子物質研究の進展をめざして,機械学習のアイデアの最近の発展と適応を概観する。
機械学習と量子多体物理学の交わる領域における今後の発展の展望について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-24T18:00:30Z) - Non-Markovian quantum dynamics: What is it good for? [0.0]
非マルコフ量子力学に関する実験的に様々な理論的、数学的、物理的概念をテストすることが可能になった。
これには、非マルコフ記憶効果の実験的評価と定量化が含まれる。
本稿では,デコヒーレンスとオープンシステムダイナミクスの究極の制御の可能性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-07T19:03:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。