論文の概要: Quantum resetting in continuous measurement induced dynamics of a qubit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15188v2
• Date: Mon, 10 Apr 2023 18:52:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 18:48:33.629900
• Title: Quantum resetting in continuous measurement induced dynamics of a qubit
• Title（参考訳）: 量子ビットの連続測定誘起ダイナミクスにおける量子リセット
• Authors: Varun Dubey, Raphael Chetrite, Abhishek Dhar
• Abstract要約: 本研究では、連続的に監視される2状態系の進化を、ゼノの影響を避けるために調整された検出器との相互作用を用いて研究する。 相互作用後のプローブ状態が測定され、それによって系の状態ベクトルが進化する。 スピンオフとして、拡散、ドリフトおよび位置依存ジャンプ率を持つ一般的なリセット過程に対して、確率分布の進化に対する正確かつ一般的な解を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the evolution of a two-state system that is monitored continuously but with interactions with the detector tuned so as to avoid the Zeno affect. The system is allowed to interact with a sequence of prepared probes. The post-interaction probe states are measured and this leads to a stochastic evolution of the system's state vector, which can be described by a single angle variable. The system's effective evolution consists of a deterministic drift and a stochastic resetting to a fixed state at a rate that depends on the instantaneous state vector. The detector readout is a counting process. We obtain analytic results for the distribution of number of detector events and the time-evolution of the probability distribution. Earlier work on this model found transitions in the form of the steady state on increasing the measurement rate. Here we study transitions seen in the dynamics. As a spin-off we obtain, for a general stochastic resetting process with diffusion, drift and position dependent jump rates, an exact and general solution for the evolution of the probability distribution.
• Abstract（参考訳）: 連続的に監視されるが、ゼノの影響を避けるように調整された検出器との相互作用によって観測される2状態系の進化について検討する。 このシステムは、準備されたプローブのシーケンスと相互作用することができる。 相互作用後のプローブ状態が測定され、これによってシステムの状態ベクトルの確率的進化が導かれる。 システムの効果的な進化は、決定論的ドリフトと、瞬時状態ベクトルに依存する速度で固定状態への確率的再設定からなる。 検出器の読み出しはカウント処理である。 本研究では,検出事象数分布と確率分布の時間変化に関する解析結果を得る。 このモデルに関する初期の研究は、測定率を上げるための定常状態の形で遷移を発見した。 ここでは、ダイナミクスに見られる遷移を研究する。 スピンオフとして、拡散、ドリフトおよび位置依存ジャンプ率を持つ一般的な確率的リセット過程に対して、確率分布の進化のための正確かつ一般的な解を得る。

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