論文の概要: Arbitrary High Order Low-rank Completely Positive and Trace Preserving (CPTP) Schemes for Lindblad Equations with Time-dependent Hamiltonian
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12012v1
- Date: Sat, 15 Nov 2025 03:37:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.505355
- Title: Arbitrary High Order Low-rank Completely Positive and Trace Preserving (CPTP) Schemes for Lindblad Equations with Time-dependent Hamiltonian
- Title（参考訳）: 時間依存ハミルトニアンを持つリンドブラッド方程式に対する任意高次全正・微量保存(CPTP)スキーム
- Authors: Jiuhua Hu, Daniel Appelo, Yingda Cheng,
- Abstract要約: 我々は、時間依存ハミルトニアンを持つリンドブラッド方程式の任意の高階低ランクスキームを設計するための枠組みを開発する。
我々のアプローチはネストされた反復ピカード(NPI)に基づいており、完全に正かつトレース保存(CPTP)であるクラウス形式のスキームをもたらす。
これらのスキームは低階定式化に順応可能であり、密度行列の行列ランクが小さい問題に適合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we develop a framework for designing arbitrary high order low-rank schemes for the Lindblad equation with time-dependent Hamiltonians. Our approach is based on nested Picard iterative integrators (NPI) and results in schemes in Kraus form that are completely positive and trace preserving (CPTP). The schemes are amenable to low rank formulations, making them suitable for problems where the matrix rank of the density matrix is small.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、時間依存ハミルトニアンを用いたリンドブラッド方程式の任意の高階低ランクスキームを設計するための枠組みを開発する。
我々のアプローチはネストしたPicard Iterative integrator (NPI) に基づいており、完全に正かつトレース保存(CPTP)であるクラウス形式のスキームをもたらす。
これらのスキームは低階定式化に順応可能であり、密度行列の行列ランクが小さい問題に適合する。
関連論文リスト
- Full- and low-rank exponential midpoint schemes for forward and adjoint Lindblad equations [3.38220960870904]
我々は、前方および隣接したリンドブラッド方程式を解くためのフルおよびローランク指数的中間点を開発する。
提案手法は, 肯定性を保ち, 無条件で追跡することを示す。
これらの数値スキームの収束性は理論的に証明され、数値的に検証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-31T02:15:00Z) - Kraus is King: High-order Completely Positive and Trace Preserving (CPTP) Low Rank Method for the Lindblad Master Equation [0.0]
我々はリンドブラッド方程式の本質的構造を尊重しながら密度行列の低階構造を利用する。
本手法は完全陽性であり, 微量保存である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-13T15:12:04Z) - Lindbladian reverse engineering for general non-equilibrium steady states: A scalable null-space approach [49.1574468325115]
NESS を対象とするリンドバルディアン・マスター方程式を再構成する手法を提案する。
相関行列の核(ヌル空間)はリンドブラディアン解に対応する。
ボソニックガウスから散逸駆動の集合スピンまで、様々なシステムでこの方法を説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-09T19:00:18Z) - On Learning Gaussian Multi-index Models with Gradient Flow [57.170617397894404]
高次元ガウスデータに対する多次元回帰問題の勾配流について検討する。
低階射影をパラメトリする部分空間よりも、非パラメトリックモデルで低次元リンク関数を無限に高速に学習する2時間スケールのアルゴリズムを考える。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:55:28Z) - Wave Matrix Lindbladization II: General Lindbladians, Linear
Combinations, and Polynomials [4.62316736194615]
我々は、よく知られたリンドブラッドマスター方程式によって支配される開系力学をシミュレートする問題を考察する。
我々は、リンドブラッド演算子がプログラム状態と呼ばれる純粋量子状態に符号化される入力モデルを導入する。
また、これらのプログラム状態との相互作用によってリンドブラディアン進化をシミュレートする、波動行列リンドブラディゼーション(Wave matrix Lindbladization)という手法も導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-25T18:20:00Z) - PARL: A Unified Framework for Policy Alignment in Reinforcement Learning from Human Feedback [106.63518036538163]
我々は、強化学習におけるポリシーアライメントの最近強調された重要な問題に対処するために、新しい統合された二段階最適化ベースのフレームワーク、textsfPARLを提案する。
本フレームワークは, 上向きの目標(逆設計)の分布を, 下向きの最適変数で明示的にパラメータ化することにより, これらの問題に対処する。
その結果,提案したtextsfPARL が RL のアライメントの懸念に対処できる可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-03T18:03:44Z) - Vectorization of the density matrix and quantum simulation of the von
Neumann equation of time-dependent Hamiltonians [65.268245109828]
我々は、von-Neumann方程式を線形化するための一般的なフレームワークを開発し、量子シミュレーションに適した形でレンダリングする。
フォン・ノイマン方程式のこれらの線型化のうちの1つは、状態ベクトルが密度行列の列重ね元となる標準的な場合に対応することを示す。
密度行列の力学をシミュレートする量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-14T23:08:51Z) - Quantum-based solution of time-dependent complex Riccati equations [0.0]
量子系の時間発展作用素(TEO)の解として、時間依存複素リカティ方程式(TDCRE)を示す。
量子系の継承対称性は、TDCREの簡単な検査によって認識することができる。
応用として、かつ整合性テストとして、Bloch-Riccati方程式の解析結果と比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-07T23:52:04Z)
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。