論文の概要: Subsystem Information Capacity in Random Circuits and Hamiltonian Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05076v1
- Date: Wed, 8 May 2024 14:18:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 14:24:42.455002
- Title: Subsystem Information Capacity in Random Circuits and Hamiltonian Dynamics
- Title（参考訳）: ランダム回路におけるサブシステム情報容量とハミルトンダイナミクス
- Authors: Yu-Qin Chen, Shuo Liu, Shi-Xin Zhang,
- Abstract要約: 本研究は、ランダム量子回路のサブシステムと量子ハミルトン進化によって形成される有効チャネルに焦点を当てる。
本研究では,初期情報符号化方式が1対1,1対マニー,多対マニーといった情報力学に与える影響を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6343650965508187
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we explore the information capacity of open quantum systems, focusing on the effective channels formed by the subsystem of random quantum circuits and quantum Hamiltonian evolution. By analyzing the subsystem information capacity, which is closely linked to quantum coherent information of these effective quantum channels, we uncover a diverse range of dynamical and steady behaviors depending on the types of evolution. Therefore, the subsystem information capacity serves as a valuable tool for studying the intrinsic nature of various dynamical phases, such as integrable, localized, thermalized, and topological systems. We also reveal the impact of different initial information encoding schemes on information dynamics including one-to-one, one-to-many, and many-to-many. To support our findings, we provide representative examples for numerical simulations, including random quantum circuits with or without mid-circuit measurements, random Clifford Floquet circuits, free and interacting Aubry-Andr\'e models, and Su-Schrieffer-Heeger models. Those numerical results are further quantitatively explained using the effective statistical model mapping and the quasiparticle picture in the cases of random circuits and non-interacting Hamiltonian dynamics, respectively.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ランダム量子回路のサブシステムと量子ハミルトニアン進化によって形成される有効チャネルに着目し,オープン量子系の情報容量について検討する。
これらの有効な量子チャネルの量子コヒーレントな情報と密接に結びついているサブシステム情報容量を解析することにより、進化の種類に応じて様々な動的および定常な振る舞いを明らかにする。
したがって、サブシステム情報容量は、可積分、局所化、熱化、トポロジカルシステムなど、様々な動的相の固有の性質を研究するための貴重なツールとなる。
また,初期情報符号化方式が1対1,1対マニー,多対マニーといった情報力学に与える影響を明らかにした。
この結果を支持するために、中間回路の測定の有無にかかわらずランダムな量子回路、ランダムなクリフォード・フロケット回路、自由かつ相互作用するAubry-Andr\'eモデル、Su-Schrieffer-Heegerモデルなど、数値シミュレーションの代表的な例を示す。
これらの数値結果は、ランダム回路と非相互作用ハミルトニアン力学の場合の有効統計モデルマッピングと準粒子図を用いて、さらに定量的に説明される。
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