論文の概要: Characterisation of Open Quantum System Dynamics based on Information Back-flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07422v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 15:41:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 19:20:14.238312
• Title: Characterisation of Open Quantum System Dynamics based on Information Back-flow
• Title（参考訳）: 情報バックフローに基づくオープン量子システムダイナミクスの特性評価
• Authors: Vijay Pathak, R. Srikanth,
• Abstract要約: 単位力学では、一般化されたトレース距離測度は、非マルコビアン性(英語版)を目撃するトレース距離測度に勝らないことを示す。 ここでは、標準トレース距離測度が不十分であり、一般化された測度が必要な非単位チャネルのクラスを決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For unital dynamics, we show that a generalized trace distance measure offers no advantage over the trace distance measure for witnessing non-Markovianity. We determine the class of non-unital channels where the standard trace distance measure is insufficient here and the generalized measure is necessary. Finally, we assess the status of the GTD measure as an indicator of information flow between an open system and its environment.
• Abstract（参考訳）: 単位力学では、一般化されたトレース距離測度は、非マルコビアン性(英語版)を目撃するトレース距離測度に勝らないことを示す。 ここでは、標準トレース距離測度が不十分であり、一般化された測度が必要な非単位チャネルのクラスを決定する。 最後に,オープンシステムと環境間の情報フローの指標として,GTD測定の状況を評価する。

関連論文リスト

• Monitored Fluctuating Hydrodynamics [0.0]
  グローバル対称性の存在下では、これらの条件アンサンブルが測定誘起シャープニングの相転移を受ける可能性があることを示す。 拡散多体量子系に対する既知の電荷吸収遷移の単純な流体力学的導出を与える。 我々の定式化は、自然に電流や密度勾配などの一般的な観測値を監視し、鋭い遷移の情報理論的診断を直接計算することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T16:19:18Z)
• Quantifying non-Markovianity via local quantum Fisher information [0.0]
  局所的量子フィッシャー情報(LQFI)に基づく非マルコビアン性の定量化のための新しい指標を提案する。 LQFIに基づく測度とLQUに基づく測度を比較することにより、非マルコビアン性の検出の有効性を実証する。 LQFIの正の時間微分が環境からシステムへの情報の流れを信号することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T10:53:05Z)
• Phase space measures of information flow in open systems: A quantum and classical perspective of non-Markovianity [0.0]
  量子状態の任意のペアに対して、コルモゴロフ距離がトレース距離と一致するユニークな準確率分布を見つけることができることを示す。 さらに、距離測度の量子-古典的遷移について研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T12:00:14Z)
• Quantifying spectral signatures of non-Markovianity beyond the Born-Redfield master equation [0.40964539027092917]
  オープン量子力学における記憶または時間非局所効果は、理論的および実践的な課題を引き起こす。 系の定常状態における非マルコビアン性の検出が可能な非マルコビアン性の分光測度を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T20:38:26Z)
• Uncovering measurement-induced entanglement via directional adaptive dynamics and incomplete information [20.73945056429988]
  モニターされた量子システムによって示される豊富な絡み合いのダイナミクスと遷移は、通常条件状態にのみ存在する。 そこで本研究では, 計測自由散逸系における監視システムの条件絡み合いのダイナミクスを模倣する一般的なレシピを構築した。 我々は, エンタングリング測定と局所的ユニタリダイナミクスの競合を特徴とするボソニックシステムによるアイデアを解説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T16:57:50Z)
• Evolution of many-body systems under ancilla quantum measurements [58.720142291102135]
  本研究では,多体格子系をアシラリー自由度に結合させることにより量子測度を実装するという概念について検討する。 従来より抽象的なモデルで見られたように, アンタングリング・エンタングリング測定によって引き起こされる遷移の証拠を見いだす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-13T13:06:40Z)
• Assessing non-Markovian dynamics through moments of the Choi state [0.0]
  我々は,Choi-matricesのモーメントに基づいて,情報バックフローを示す非マルコフ力学を目撃するための基準を提供する。 提案した非マルコビアン性検出スキームを支持するために,いくつかの明示的な例を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T03:01:23Z)
• Fingerprint and universal Markovian closure of structured bosonic environments [53.869623568923515]
  本研究では, ボソニック環境のチェーンマッピング変換の特性を利用して, 環境の特徴的特徴, 指紋を捉えることができる有限なモードの集合を同定する。 マルコフ閉包は、標準連鎖写像技術に関して二次的なスピードアップを提供することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T11:08:50Z)
• Evaluation of Latent Space Disentanglement in the Presence of Interdependent Attributes [78.8942067357231]
  深層生成モデルによる制御可能な音楽生成は, ゆがみ学習技術にますます依存している。 セマンティック属性間の固有関係を考慮に入れたMIGのドロップイン代替として,依存性を考慮した情報メトリクスを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T20:01:14Z)
• Uncertainty in Data-Driven Kalman Filtering for Partially Known State-Space Models [84.18625250574853]
  本稿では,ハイブリッドモデルに基づくディープステートトラッキングアルゴリズムであるKalmanNetを用いて,不確実性の評価を行う。 誤差共分散行列は内部特性に基づいて不確実性の測定値として計算可能であることを示す。 システムダイナミクスが分かっている場合、KalmanNetは統計情報にアクセスせずにデータからマッピングを学習し、Kalmanフィルタに類似した不確実性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-10T08:52:18Z)
• CertainNet: Sampling-free Uncertainty Estimation for Object Detection [65.28989536741658]
  ニューラルネットワークの不確実性を推定することは、安全クリティカルな設定において基本的な役割を果たす。 本研究では,オブジェクト検出のための新しいサンプリング不要不確実性推定法を提案する。 私たちはそれをCertainNetと呼び、各出力信号に対して、オブジェクト性、クラス、位置、サイズという、別の不確実性を提供するのは、これが初めてです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T17:59:31Z)
• GELATO: Geometrically Enriched Latent Model for Offline Reinforcement Learning [54.291331971813364]
  オフライン強化学習アプローチは、近近法と不確実性認識法に分けられる。 本研究では,この2つを潜在変動モデルに組み合わせることのメリットを実証する。 提案したメトリクスは、分布サンプルのアウトの品質と、データ内のサンプルの不一致の両方を測定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T19:42:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。