論文の概要: Extracting work from correlated many-body quantum systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06219v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-11 16:33:23.306282
• Title: Extracting work from correlated many-body quantum systems
• Title（参考訳）: 相関多体量子システムから仕事を抽出する
• Authors: Raffaele Salvia and Vittorio Giovannetti
• Abstract要約: 相互作用しない多体量子系の入力状態における相関の存在は、大域的なユニタリプロセスの下で取り出すことができる作業量の増加につながる。 多数の現場の熱力学的限界において, 相対的に少ない相関強度で完全な作業抽出が達成できることが観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0305676256390934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The presence of correlations in the input state of a non-interacting many-body quantum system can lead to an increase in the amount of work we can extract from it under global unitary processes (ergotropy). The present work explore such effect on translationally invariant systems relaying on the Matrix Product Operator formalism to define a measure of how much they are correlated. We observe that in the thermodynamic limit of large number of sites, complete work extraction can be attained for relatively small correlation strength (a reduction of a 2 factor in dB unit). Most importantly such an effect appears not to be associated with the presence of quantum correlations (e.g. entanglement) in the input state (classical correlation sources), and to be attainable by only using incoherent ergotropy. As a byproduct of our analysis we also present a rigorous formulation of the heuristic typicality argument first formulated in [Alicki and Fannes, 2013], which gives the maximum work extractable for a set of many identical quantum systems in the asymptotic limit.
• Abstract（参考訳）: 相互作用しない多体量子系の入力状態における相関の存在は、大域的ユニタリ過程(エルゴトロピー)の下で引き出すことができる作業量の増加につながる。 本研究は, 行列積演算子形式に基づく翻訳不変系に対するそのような効果を探索し, それらの相関関係の尺度を定義する。 多数のサイトの熱力学的限界において, 相対的相関強度(dB単位における2因子の減少)に対して, 完全作業抽出が達成できることが観察された。 最も重要なことは、そのような効果は入力状態(古典的相関源)における量子相関(例えばエンタングルメント)の存在と関係がなく、不整合エルゴトロピーのみを用いることで達成可能であるように見える。 解析の副産物として、[Alicki and Fannes, 2013] で最初に定式化されたヒューリスティックな典型性引数の厳密な定式化も提示する。

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