論文の概要: Quantum decoherence from complex saddle points

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16627v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 15:35:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-30 13:12:46.449805
• Title: Quantum decoherence from complex saddle points
• Title（参考訳）: 複素サドル点からの量子デコヒーレンス
• Authors: Jun Nishimura, Hiromasa Watanabe,
• Abstract要約: 量子デコヒーレンス(quantum decoherence)は、量子物理学を古典物理学にブリッジする効果である。 カルデイラ・レゲットモデルにおける第一原理計算について述べる。 また、モンテカルロ計算による一般モデルへの作業拡張についても論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum decoherence is the effect that bridges quantum physics to well-understood classical physics. As such, it plays a crucial role in understanding the mysterious nature of quantum physics represented by Schr\"odinger's cat, for example. Quantum decoherence is also a source of quantum noise that has to be well under control in quantum computing and in various experiments based on quantum technologies. Here we point out that quantum decoherence can be captured by $\textit{complex}$ saddle points in the Feynman path integral in much the same way as quantum tunneling can be captured by instantons. In particular, we present some first-principle calculations in the Caldeira-Leggett model, which reproduce the predicted scaling behavior of quantum decoherence with respect to the parameters of the environment such as the temperature and the coupling to the system of interest. We also discuss how to extend our work to general models by Monte Carlo calculations using a recently developed method to overcome the sign problem.
• Abstract（参考訳）: 量子デコヒーレンス(quantum decoherence)は、量子物理学をよく理解された古典物理学に橋渡しする効果である。 そのため、例えばシュリンガーの猫に代表される量子物理学の神秘的な性質を理解する上で重要な役割を担っている。 量子デコヒーレンス(quantum decoherence)は、量子コンピューティングや量子技術に基づく様々な実験においてよく制御されなければならない量子ノイズの源でもある。 ここでは、量子デコヒーレンスをファインマン経路積分における$\textit{complex}$ Sadle 点で捉えることができ、量子トンネルをインスタントンで捉えるのとほとんど同じようにすることができることを指摘する。 特に,Caldeira-Leggettモデルにおいて,温度や関心システムとの結合といった環境のパラメータに関して,量子デコヒーレンスのスケーリング挙動を予測的に再現する第一原理計算について述べる。 我々はまた、最近開発された手法を用いてモンテカルロ計算により一般的なモデルに作業を拡張する方法についても論じる。

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