論文の概要: A Gillespie algorithm for efficient simulation of quantum jump
trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15405v1
- Date: Mon, 27 Mar 2023 17:21:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 14:18:53.892444
- Title: A Gillespie algorithm for efficient simulation of quantum jump
trajectories
- Title（参考訳）: 量子ジャンプ軌道の効率的なシミュレーションのためのジルズピーアルゴリズム
- Authors: Marco Radaelli, Gabriel T. Landi, Felix C. Binder
- Abstract要約: 我々は、量子ジャンプを予測するためのGilespieアルゴリズムの量子バージョンを提案する。
これにより、タイムステップの離散化がまったく不要になり、代わりに、システムを1回のジャンプから次のジャンプへと継続的に進化させる。
身体的複雑性を増大させる4つの例を挙げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The jump unravelling of a quantum master equation decomposes the dynamics of
an open quantum system into abrupt jumps, interspersed by periods of coherent
dynamics where no jumps occur. Simulating these jump trajectories is
computationally expensive, as it requires very small time steps to ensure
convergence. This computational challenge is aggravated in regimes where the
coherent, Hamiltonian dynamics are fast compared to the dissipative dynamics
responsible for the jumps. Here, we present a quantum version of the Gillespie
algorithm that bypasses this issue by directly constructing the waiting time
distribution for the next jump to occur. In effect, this avoids the need for
timestep discretisation altogether, instead evolving the system continuously
from one jump to the next. We describe the algorithm in detail and discuss
relevant limiting cases. To illustrate it we include four example applications
of increasing physical complexity. These additionally serve to compare the
performance of the algorithm to alternative approaches -- namely, the
widely-used routines contained in the powerful Python library QuTip. We find
significant gains in efficiency for our algorithm and discuss in which regimes
these are most pronounced. Publicly available implementations of our code are
provided in Julia and Mathematica.
- Abstract（参考訳）: 量子マスター方程式のジャンプアンラベルリング(jump unravelling)は、オープン量子システムのダイナミクスを突然ジャンプに分解し、ジャンプが起こらないコヒーレントダイナミクスの期間に挟まれる。
これらのジャンプ軌道のシミュレーションは、収束を保証するために非常に小さな時間ステップを必要とするため、計算コストがかかる。
この計算課題は、コヒーレントなハミルトン力学がジャンプに責任を負う散逸的力学と比較して速い状態において増大する。
ここでは,次のジャンプの待ち時間分布を直接構築することにより,この問題を回避したGilespieアルゴリズムの量子バージョンを提案する。
事実上、これはタイムステップの離散化を完全に回避し、代わりにシステムを1回のジャンプから次のジャンプへと継続的に進化させる。
本アルゴリズムを詳細に説明し,関連する制限事例について考察する。
それを説明するために、物理複雑性の増加の4つの例を挙げる。
これらはさらに、アルゴリズムのパフォーマンスを別のアプローチ、すなわち強力なpythonライブラリであるqutipに含まれる広く使われているルーチンと比較するのに役立ちます。
アルゴリズムの効率は大幅に向上し、どのレシエーションが最も顕著かについて議論する。
コードの実装はJuliaとMathematicaで公開されています。
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