論文の概要: Thermalization with partial information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03993v1
- Date: Wed, 06 Aug 2025 00:52:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.486068
- Title: Thermalization with partial information
- Title（参考訳）: 部分情報による熱化
- Authors: Philippe Faist, Sumeet Khatri,
- Abstract要約: システムの力学をモデル化するために、ノイズの多い量子チャネルを$mathcalT$と同定する類似の基本原理が見つかる。
本稿では,最大チャネルエントロピー原理に基づく量子チャネルの学習アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080445
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A many-body system, whether in contact with a large environment or evolving under complex dynamics, can typically be modeled as occupying the thermal state singled out by Jaynes' maximum entropy principle. Here, we find analogous fundamental principles identifying a noisy quantum channel $\mathcal{T}$ to model the system's dynamics, going beyond the study of its final equilibrium state. Our maximum channel entropy principle states that $\mathcal{T}$ should maximize the channel's entropy, suitably defined, subject to any available macroscopic constraints. These may correlate input and outputs, and may lead to restricted or partial thermalizing dynamics including thermalization with average energy conservation. This principle is reinforced by an independent extension of the microcanonical derivation of the thermal state to channels, which leads to the same $\mathcal{T}$. Our technical contributions include a derivation of the general mathematical structure of $\mathcal{T}$, a custom postselection theorem relating an arbitrary permutation-invariant channel to nearby i.i.d. channels, as well as novel typicality results for quantum channels for noncommuting constraints and arbitrary input states. We propose a learning algorithm for quantum channels based on the maximum channel entropy principle, demonstrating the broader relevance of $\mathcal{T}$ beyond thermodynamics and complex many-body systems.
- Abstract（参考訳）: 大規模環境と接触するか、複雑な力学の下で進化するかに関わらず、多体系は、通常、ジェインズの最大エントロピー原理によって選択された熱状態の占有としてモデル化される。
ここでは、システムの力学をモデル化するために、ノイズの多い量子チャネル $\mathcal{T}$ を同定する類似の基本原理が、最終的な平衡状態の研究を超えて見つかる。
我々の最大チャネルエントロピー原理は、$\mathcal{T}$ はチャネルのエントロピーを最大化すべきであり、好ましくは定義されている。
これらは入力と出力を相関させ、平均的なエネルギー保存を伴う熱化を含む制限されたまたは部分的な熱化ダイナミクスをもたらす可能性がある。
この原理は、熱状態のチャネルへのマイクロカノニカル導出の独立な拡張によって強化され、同じ$\mathcal{T}$となる。
我々の技術的貢献には、$\mathcal{T}$の一般的な数学的構造、任意の置換不変チャネルを近くのチャネルに関連付けるカスタムなポストセレクション定理、および非可換制約と任意の入力状態に対する量子チャネルに対する新しい典型性結果の導出が含まれる。
本稿では,最大チャネルエントロピー原理に基づく量子チャネルの学習アルゴリズムを提案する。
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