論文の概要: Quantum transport efficiency in noisy random-removal and small-world networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10066v1
• Date: Fri, 20 May 2022 10:19:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-12 08:04:32.555515
• Title: Quantum transport efficiency in noisy random-removal and small-world networks
• Title（参考訳）: 雑音性ランダム除去ネットワークにおける量子輸送効率
• Authors: Arzu Kurt, Matteo A. C. Rossi, and Jyrki Piilo
• Abstract要約: ランダム除去とWatts-Strogatzネットワークにおける量子輸送効率におけるグラフトポロジの役割について検討する。 ネットワークトポロジの変化は, ネットワークトポロジの大きな変化を引き起こす上で, より効果的であることが判明した。
• 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: We report the results of an in-depth study of the role of graph topology on quantum transport efficiency in random removal and Watts-Strogatz networks. By using four different environmental models -- noiseless, driving by classical random telegraph noise (RTN), thermal quantum bath, and bath+RTN -- we compare the role of the environment and of the change in network topology in determining the quantum transport efficiency. We find that small and specific changes in network topology is more effective in causing large change in efficiency compared to that achievable by environmental manipulations for both network classes. Furthermore, we have found that noise dependence of transport efficiency in these networks can be categorized into six classes. In general, our results highlight the interplay that network topology and environment models play in quantum transport, and pave the way for transport studies for networks of increasing size and complexity -- when going beyond so far often used few-site transport systems.
• Abstract（参考訳）: ランダム除去およびWatts-Strogatzネットワークにおける量子輸送効率におけるグラフトポロジの役割に関する詳細な研究結果を報告する。 ノイズレス、古典的ランダム電信ノイズ(RTN)による駆動、サーマル量子バス、バス+RTNの4つの異なる環境モデルを使用することで、量子輸送効率を決定する上での環境とネットワークトポロジの変化の役割を比較する。 ネットワークトポロジの小型かつ特異な変化は、両方のネットワーククラスの環境操作によって達成できるものよりも、大きな効率変化を引き起こすのに有効であることがわかった。 さらに,これらのネットワークにおける輸送効率の雑音依存性を6つのクラスに分類できることがわかった。 一般的に、我々の結果は、ネットワークトポロジと環境モデルが量子輸送で果たす相互作用を強調し、ネットワークのサイズと複雑さが増大するネットワークのためのトランスポート研究の道を開く。

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