論文の概要: Learning the non-Markovian features of subsystem dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14133v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 17:58:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.389416
• Title: Learning the non-Markovian features of subsystem dynamics
• Title（参考訳）: サブシステムダイナミクスの非マルコフ的特徴の学習
• Authors: Michele Coppola, Mari Carmen Bañuls, Zala Lenarčič,
• Abstract要約: 量子多体系における局所可観測物は、オープンシステムの言語で正式に記述することができる。 学習時間に依存したリウビリアンの性質と、局所可観測物の長期的ダイナミクスを予測できるかどうかを考察する。 本手法は, 準エクササイズ力学写像と最も近いCP分割形式との距離に基づく非マルコフ性の新しい尺度を自然に提案する。
• 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: The dynamics of local observables in a quantum many-body system can be formally described in the language of open systems. The problem is that the bath representing the complement of the local subsystem generally does not allow the common simplifications often crucial for such a framework. Leveraging tensor network calculations and optimization tools from machine learning, we extract and characterize the dynamical maps for single- and two-site subsystems embedded in an infinite quantum Ising chain after a global quench. We consider three paradigmatic regimes: integrable critical, integrable non-critical, and chaotic. For each we find the optimal time-local representation of the subsystem dynamics at different times. We explore the properties of the learned time-dependent Liouvillians and whether they can be used to forecast the long-time dynamics of local observables beyond the times accessible through direct quantum many-body numerical simulation. Our procedure naturally suggests a novel measure of non-Markovianity based on the distance between the quasi-exact dynamical map and the closest CP-divisible form and reveals that criticality leads to the closest Markovian representation at large times.
• Abstract（参考訳）: 量子多体系における局所可観測物の力学は、オープンシステムの言語で正式に記述することができる。 問題は、一般に、局所的なサブシステムの補体を表す浴槽は、そのようなフレームワークにとってしばしば重要である共通の単純化を許さないことである。 機械学習からテンソルネットワーク計算と最適化ツールを活用することで、グローバルなクエンチの後、無限量子イジングチェーンに埋め込まれたシングルサイトおよび2サイトサブシステムの動的マップを抽出し、特徴付ける。 我々は、統合可能臨界、統合可能非臨界、カオスの3つのパラダイム的体制を考察する。 それぞれ異なるタイミングで、サブシステムダイナミクスの最適時間局所表現を見つけます。 我々は、学習した時間依存のリウビリアンの性質と、直接量子多体数値シミュレーションによって得られる時間を超えて局所観測可能の長期的ダイナミクスを予測できるかどうかを考察する。 我々の手順は自然に準エクサクティカル写像と最も近いCP分割形式の間の距離に基づく非マルコフ性の新しい尺度を提案し、臨界度が大規模に最も近いマルコフ表現につながることを明らかにしている。

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