論文の概要: Gillespie algorithm for quantum jump trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15405v2
- Date: Fri, 13 Dec 2024 16:52:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-16 15:00:09.379728
- Title: Gillespie algorithm for quantum jump trajectories
- Title（参考訳）: 量子ジャンプ軌道のジルズピーアルゴリズム
- Authors: Marco Radaelli, Gabriel T. Landi, Felix C. Binder,
- Abstract要約: 本稿では,古典的Gilespieアルゴリズムに触発された量子ジャンプの解法を提案する。
物理複雑性を増大させる例を4つ含み、オープン量子系シミュレーションにおける関心の体系をまたいだアルゴリズムの性能について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- 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 when no jumps occur. Such open quantum systems are ubiquitous in quantum optics and mesoscopic physics, hence the need for efficient techniques for their stochastic simulation. Numerical simulation techniques fall into two main categories. The first splits the evolution into small timesteps and determines stochastically for each step if a jump occurs or not. The second, known as Monte Carlo Wavefunction simulation, is based on the reduction of the norm of an initially pure state in the conditional no-jump evolution. It exploits the fact that the purity of the state is preserved by the finest unraveling of the master equation. In this work, we present an alternative method for the simulation of the quantum jump unraveling, inspired by the classical Gillespie algorithm. The method is particularly well suited for situations in which a large number of trajectories is required for relatively small systems. It allows for non-purity-preserving dynamics, such as the ones generated by partial monitoring and channel merging. We describe the algorithm in detail and discuss relevant limiting cases. To illustrate it, we include four example applications of increasing physical complexity and discuss the performance of the algorithm across regimes of interest for open quantum systems simulation. 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跳躍は、開量子系の力学を急激な跳躍に分解し、ジャンプが起こらないときのコヒーレント力学の周期によって分散する。
このようなオープン量子系は量子光学やメソスコピック物理学においてユビキタスであるため、確率シミュレーションのための効率的な技術が必要である。
数値シミュレーション技術は2つの主要なカテゴリに分類される。
最初は進化を小さな時間ステップに分割し、ジャンプが発生したかどうかの各ステップについて確率的に決定する。
モンテカルロ波動関数シミュレーション (Monte Carlo Wavefunction Simulation) は、条件付きノージャンプ進化における初期純粋状態のノルムの減少に基づいている。
これは、状態の純度がマスター方程式の最も優れた解法によって保存されるという事実を利用する。
本研究では,古典的Gilespieアルゴリズムに触発された量子ジャンプ解法の代替手法を提案する。
この方法は、比較的小さなシステムに大量の軌道を必要とする状況に特に適している。
部分的な監視やチャネルのマージによって生成されたものなど、不純物保存のダイナミクスを可能にする。
本稿では,このアルゴリズムを詳細に記述し,関連する制限事例について論じる。
これを説明するために、物理複雑性を増大させる4つの例を挙げ、オープン量子システムシミュレーションの方法として、アルゴリズムの性能について論じる。
コードの実装はJuliaとMathematicaで公開されています。
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