論文の概要: Detecting nonequilibrium phase transitions via continuous monitoring of space-time trajectories and autoencoder-based clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17341v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 13:19:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:29.036196
• Title: Detecting nonequilibrium phase transitions via continuous monitoring of space-time trajectories and autoencoder-based clustering
• Title（参考訳）: 時空軌道の連続モニタリングとオートエンコーダによるクラスタリングによる非平衡相転移の検出
• Authors: Erik Fitzner, Francesco Carnazza, Federico Carollo, Igor Lesanovsky,
• Abstract要約: 量子系の非平衡相転移を検出するための機械学習手法を提案する。 吸収状態の位相遷移を特徴とするモデルである量子接触法を用いて,本手法のベンチマークを行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The characterization of collective behavior and nonequilibrium phase transitions in quantum systems is typically rooted in the analysis of suitable system observables, so-called order parameters. These observables might not be known a priori, but they may in principle be identified through analyzing the quantum state of the system. Experimentally, this can be particularly demanding as estimating quantum states and expectation values of quantum observables requires a large number of projective measurements. However, open quantum systems can be probed in situ by monitoring their output, e.g. via heterodyne-detection or photon-counting experiments, which provide space-time resolved information about their dynamics. Building on this, we present a machine-learning approach to detect nonequilibrium phase transitions from the measurement time-records of continuously-monitored quantum systems. We benchmark our method using the quantum contact process, a model featuring an absorbing-state phase transition, which constitutes a particularly challenging test case for the quantum simulation of nonequilibrium processes.
• Abstract（参考訳）: 量子系における集合的挙動と非平衡相転移の特徴づけは、典型的には適切な系観測変数(いわゆる秩序パラメータ)の分析に根ざしている。 これらのオブザーバブルは先駆体として知られていないかもしれないが、原理的には系の量子状態を分析することによって識別される。 実験的に、これは特に量子状態の推定と量子可観測物の期待値が多くの射影測定を必要とするため要求される。 しかし、開量子系は、例えばヘテロダイン検出や光子計数実験を通じて出力を監視することでその場で探索することができ、そのダイナミクスに関する時空的な情報を提供する。 これに基づいて,連続監視量子系の測定時間記録から非平衡相転移を検出する機械学習手法を提案する。 非平衡過程の量子シミュレーションにおいて特に困難なテストケースを構成する吸収状態相転移を特徴とするモデルである量子接触過程を用いて,本手法をベンチマークする。

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