論文の概要: Kraus map closed-form solution for general master equation dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11207v1
- Date: Wed, 11 Mar 2026 18:25:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.575896
- Title: Kraus map closed-form solution for general master equation dynamics
- Title（参考訳）: 一般マスター方程式ダイナミクスのためのクラスマップ閉形式解
- Authors: Shahrukh Chishti, Francisco Andrés Cárdenas-López, Felix Motzoi,
- Abstract要約: 偏光器に線形を保ちながら、任意に強い駆動を行うための一般閉形定式化を提供する。
このような定式化は、量子コンピューティングやゲートベースモデルに強く関係しており、有効モデルは大きな回転ゲート角に対して高い精度で求められている。
- 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 Kraus representation of quantum channels allows for a precise emulation of the complex dynamics that take place on quantum processors, whether for benchmarking algorithms, predicting the performance of error correction and mitigation, or in the myriad other uses of compiled digital sequences. Nonetheless, starting from first principles to obtain continuous quantum master equations involves various approximations such as weak coupling to the environment. Further, converting these equations to Kraus operators cannot generally be obtained in closed-form due to the complicated commutator structure of the problem. In our work, we bridge this gap by providing a general closed form formulation for arbitrarily strong driving while remaining linear in the dissipator. The Kraus solution is expressed as a Riemann sum where higher terms can converge quickly to high precision, which we demonstrate numerically. Such a formulation is highly relevant to quantum computing and gate-based models, where effective models are highly sought for large rotation gate angles, even under the influence of underlying non-trivial noise mechanisms.
- Abstract（参考訳）: 量子チャネルのクラウス表現は、アルゴリズムのベンチマーク、エラー訂正と緩和のパフォーマンスの予測、あるいは、コンパイルされたデジタルシーケンスの無数の使用など、量子プロセッサ上で起こる複雑なダイナミクスの正確なエミュレーションを可能にする。
それでも、連続的な量子マスター方程式を得るための第一原理から始めると、環境への弱い結合のような様々な近似が伴う。
さらに、これらの方程式をクラウス作用素に変換することは、問題の複雑な可換構造のため、一般に閉形式では得られない。
本研究は, 偏光器内を線形に保ちながら, 任意に強い駆動を行うための一般閉形定式化を提供することにより, このギャップを埋めるものである。
クラウス解はリーマン和として表され、より高い項は素早く高精度に収束し、数値的に証明する。
このような定式化は量子コンピューティングやゲートベースモデルに強く関係しており、基礎となる非自明なノイズ機構の影響下であっても、有効モデルが大きな回転ゲート角に対して高い精度で求められている。
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