論文の概要: Symmetries of Liouvillians of squeeze-driven parametric oscillators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10744v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 21:22:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 18:30:27.639446
- Title: Symmetries of Liouvillians of squeeze-driven parametric oscillators
- Title(参考訳): 圧縮駆動型パラメトリック発振器のLiouvilliansの対称性
- Authors: Francesco Iachello, Colin V. Coane, Jayameenakshi Venkatraman,
- Abstract要約: 我々は、カー係数 $K$ に対するデチューニングパラメータ $omega$ の比 $eta =omega /K$ の整数値において、顕著な準スピン対称性 $su(2)$ を求める。
我々の発見は、量子コンピューティングに関心のある状態の生成と安定化に応用できるかもしれない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the symmetries of the Liouville superoperator of one dimensional parametric oscillators, especially the so-called squeeze-driven Kerr oscillator, and discover a remarkable quasi-spin symmetry $su(2)$ at integer values of the ratio $\eta =\omega /K$ of the detuning parameter $\omega$ to the Kerr coefficient $K$, which reflects the symmetry previously found for the Hamiltonian operator. We find that the Liouvillian of an $su(2)$ representation $\left\vert j,m_{j}\right\rangle$ has a characteristic double-ellipsoidal structure, and calculate the relaxation time $T_{X}$ for this structure. We then study the phase transitions of the Liouvillian which occur as a function of the parameters $\xi =\varepsilon _{2}/K$ and $\eta=\omega /K$. Finally, we study the temperature dependence of the spectrum of eigenvalues of the Liouvillian. Our findings may have applications in the generation and stabilization of states of interest in quantum computing.
- Abstract(参考訳): 一次元パラメトリック発振器のリウヴィル超作用素の対称性、特にいわゆる圧縮駆動Kerr発振器の対称性を考察し、ハミルトン作用素が以前に見いだした対称性を反映した変形パラメータ $\eta =\omega /K$ の整数値 $su(2)$ を発見できる。
我々は、$su(2)$表現 $\left\vert j,m_{j}\right\rangle$ のリウヴィリアンが特徴的な二重楕円構造を持ち、この構造に対して緩和時間 $T_{X}$ を計算することを発見した。
次に、パラメータ $\xi =\varepsilon _{2}/K$ と $\eta=\omega /K$ の関数として生じるリウヴィリアンの位相遷移を研究する。
最後に,Louvillian の固有値スペクトルの温度依存性について検討した。
我々の発見は、量子コンピューティングに関心のある状態の生成と安定化に応用できるかもしれない。
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我々の発見は、量子コンピューティングに有用な状態の生成と安定化に応用できるかもしれない。
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