論文の概要: Learning Volterra Kernels for Non-Markovian Open Quantum Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09075v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 02:09:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.221223
• Title: Learning Volterra Kernels for Non-Markovian Open Quantum Systems
• Title（参考訳）: 非マルコフ開量子系に対するボルテラ核の学習
• Authors: Jimmie Adriazola, Katarzyna Roszak,
• Abstract要約: 我々はオープン量子系に対する非マルコフ運動方程式を同定するためのデータ駆動フレームワークを開発した。 学習者の善意を確立します
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a data-driven framework for identifying non-Markovian dynamical equations of motion for open quantum systems. Starting from the Nakajima--Zwanzig formalism, we vectorize the reduced density matrix into a four-dimensional state vector and cast the dynamics as a Volterra integro-differential equation with an operator-valued memory kernel. The learning task is then formulated as a constrained optimization problem over the admissible operator space, where correlation functions are approximated by rational functions using Padé approximants. We establish well-posedness of the learnin
• Abstract（参考訳）: 我々はオープン量子系に対する非マルコフ運動方程式を同定するためのデータ駆動フレームワークを開発した。 中島-Zwanzig形式から始め、還元密度行列を4次元状態ベクトルにベクトル化し、演算子値のメモリカーネルを持つボルテラ積分微分方程式として動的に配置する。 その後、学習タスクは許容作用素空間上の制約付き最適化問題として定式化され、相関関数はパデ近似を用いて有理関数によって近似される。 学習者の善意を確立します

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