論文の概要: Unveiling non-Markovian spacetime signalling in open quantum systems with long-range tensor network dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11217v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 13:28:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 03:20:45.261412
• Title: Unveiling non-Markovian spacetime signalling in open quantum systems with long-range tensor network dynamics
• Title（参考訳）: 長距離テンソルネットワークダイナミクスを持つ開量子系における非マルコフ時空シグナル伝達
• Authors: Thibaut Lacroix, Angus Dunnett, Dominic Gribben, Brendon W. Lovett, Alex Chin
• Abstract要約: システムの量子状態とその環境の行列積状態表現を用いて,浴槽の追跡を明示的に行う。 我々は、長距離結合が環境に相関をもたらす非マルコフ力学を予測する。 環境力学は本手法から自然に抽出することができ, システムの固有個体群における観測された非マルコフ性再発の原因となる長期フィードバック効果に光を当てることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nanoscale devices - either biological or artificial - operate in a regime where the usual assumptions of a structureless, Markovian, bath do not hold. Being able to predict and study the dynamics of such systems is crucial and is usually done by tracing out the bath degrees of freedom, which implies losing information about the environment. To go beyond these approaches we use a numerically exact method relying on a Matrix Product State representation of the quantum state of a system and its environment to keep track of the bath explicitly. This method is applied to a specific example of interaction that depends on the spatial structure of the system. The result is that we predict a non-Markovian dynamics where long-range couplings induce correlations into the environment. The environment dynamics can be naturally extracted from our method and shine a light on long time feedback effects that are responsible for the observed non-Markovian recurrences in the eigen-populations of the system.
• Abstract（参考訳）: ナノスケールデバイス - 生物学的または人工的 – は、通常の無構造、マルコビアン風呂の仮定が保たない状態で動作する。 このようなシステムのダイナミクスを予測し、研究することは重要であり、通常、環境に関する情報を失うことを暗示する自由度を追跡することで行われる。 これらのアプローチを超越するために、システムの量子状態とその環境の行列積状態表現に依存する数値的厳密な方法を用いて、浴を明示的に追跡する。 この方法は、システムの空間構造に依存する相互作用の特定の例に適用される。 その結果、長距離結合が環境に相関を誘導する非マルコフ力学を予測できる。 本手法から自然に環境動態を抽出し, システムの固有個体群における観測された非マルコフ性再発の原因となる長期フィードバック効果に光を当てることができる。

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