論文の概要: Stochastic entropy production for dynamical systems with restricted diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01882v1
• Date: Fri, 3 Feb 2023 17:33:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-06 15:25:54.409963
• Title: Stochastic entropy production for dynamical systems with restricted diffusion
• Title（参考訳）: 制限拡散を持つ力学系の確率的エントロピー生成
• Authors: Jonathan Dexter and Ian J. Ford
• Abstract要約: ある状況では、エントロピー生成の進化は伊藤過程を用いて記述できる。 このような状況下でのエントロピー生産の問題はいかに克服できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modelling the evolution of a system using stochastic dynamics typically implies a greater subjective uncertainty in the adopted system coordinates as time progresses, and stochastic entropy production has been developed as a measure of this change. In some situations the evolution of stochastic entropy production can be described using an It\^o process, but mathematical difficulties can emerge if diffusion in the system phase space is restricted to a subspace of lower dimension. This can arise if there are constants of the motion, for example, or more generally when there are functions of the coordinates that evolve without noise. We discuss such a case for an open three-level quantum system modelled within a framework of Markovian quantum state diffusion and show how the problem of computing the stochastic entropy production in such a situation can be overcome. We go on to illustrate how a nonequilibrium stationary state of the three-level system, with a constant mean production rate of stochastic entropy, can be established under suitable environmental couplings.
• Abstract（参考訳）: 確率力学を用いたシステムの進化をモデル化することは典型的には、時間経過とともに採用される系座標においてより主観的な不確実性を示し、この変化の尺度として確率エントロピー生産が開発された。 ある状況では、確率エントロピー生成の進化は It\^o 過程を用いて記述できるが、系位相空間における拡散が下次元の部分空間に制限された場合、数学的困難が生じる。 これは例えば運動の定数が存在する場合や、より一般的には、ノイズなしで進化する座標の関数が存在する場合に発生する。 本稿では,マルコフ量子状態拡散の枠組み内でモデル化されたオープンな3段階量子システムについて論じ,そのような状況下での確率エントロピー生成の計算の問題が克服可能であることを示す。 続いて, 確率エントロピーの平均生成速度が一定である3レベル系の非平衡定常状態が, 適切な環境結合の下でどのように成立するかを示す。

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