論文の概要: Machine learning time-local generators of open quantum dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08591v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 13:10:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 08:37:39.419731
• Title: Machine learning time-local generators of open quantum dynamics
• Title（参考訳）: オープン量子力学の機械学習時間局所生成器
• Authors: Paolo P. Mazza, Dominik Zietlow, Federico Carollo, Sabine Andergassen, Georg Martius, Igor Lesanovsky
• Abstract要約: 閉多体量子系の研究において、自由度の部分集合の進化にしばしば興味を持つ。 最も単純な場合、系の縮小状態の進化は時間に依存しない、すなわちマルコビアン生成器を持つ量子マスター方程式によって制御される。 ここでは、ニューラルネットワーク関数近似器が基礎となるユニタリダイナミクスからオープン量子力学をどの程度予測できるかを理解することに興味がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.569079917372736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the study of closed many-body quantum systems one is often interested in the evolution of a subset of degrees of freedom. On many occasions it is possible to approach the problem by performing an appropriate decomposition into a bath and a system. In the simplest case the evolution of the reduced state of the system is governed by a quantum master equation with a time-independent, i.e. Markovian, generator. Such evolution is typically emerging under the assumption of a weak coupling between the system and an infinitely large bath. Here, we are interested in understanding to which extent a neural network function approximator can predict open quantum dynamics - described by time-local generators - from an underlying unitary dynamics. We investigate this question using a class of spin models, which is inspired by recent experimental setups. We find that indeed time-local generators can be learned. In certain situations they are even time-independent and allow to extrapolate the dynamics to unseen times. This might be useful for situations in which experiments or numerical simulations do not allow to capture long-time dynamics and for exploring thermalization occurring in closed quantum systems.
• Abstract（参考訳）: 閉多体量子システムの研究において、自由度の部分集合の進化に興味を持つことが多い。 浴室やシステムに適切な分解を行うことで、問題にアプローチすることが可能であることが多い。 最も単純な場合では、システムの還元状態の進化は時間に依存しない量子マスター方程式、すなわちマルコフ生成器によって制御される。 このような進化は通常、システムと無限大の浴の間の弱いカップリングを仮定して現れる。 ここでは、ニューラルネットワーク関数近似器が、基礎となるユニタリダイナミクスから時間ローカルジェネレータによって記述されたオープン量子力学をどの程度予測できるかを理解することに興味がある。 本研究では,最近の実験結果に触発されたスピンモデルを用いて,この問題を考察する。 実際、時間ローカルなジェネレータが学べることに気付きます。 ある状況では、それらは時間に依存しず、未知の時間までダイナミクスを外挿することができる。 これは、実験や数値シミュレーションが長時間のダイナミクスを捉えない状況や、閉じた量子系で起こる熱化を探索するのに有用である。

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