Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deterministic quantum master equation for non-Markovian signal processing

論文の概要: Deterministic quantum master equation for non-Markovian signal processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22686v1
Date: Tue, 24 Mar 2026 01:26:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.235657
Title: Deterministic quantum master equation for non-Markovian signal processing
Title（参考訳）: 非マルコフ信号処理のための決定論的量子マスター方程式
Authors: Guilherme de Sousa, Diogo O. Soares-Pinto,
Abstract要約: 我々は、一般、おそらく非マルコフ的フィードバックをモデル化する決定論的マスター方程式を導出する。本稿では、メモリフィードバックと非自明な周波数依存性を持つシステムのモデル化に、そのようなマスター方程式をどのように利用できるかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we derive a deterministic master equation to model a general, possibly non-Markovian, feedback. The master equation describes a system with a general evolution and measurement operation, with feedback being applied in terms of signal processing. The feedback signal has an arbitrary structure with dimensionality that indicates the degree of non-Markovianity of the information processing. We present examples to illustrate how such a master equation can be used to model systems with memory feedback and non-trivial frequency dependence.
Abstract（参考訳）: 本研究では、一般、おそらく非マルコフ的フィードバックをモデル化する決定論的マスター方程式を導出する。マスター方程式は、信号処理の観点でフィードバックを適用することで、一般的な進化と測定操作を持つシステムを記述する。フィードバック信号は、情報処理の非マルコビアン性の度合いを示す次元の任意の構造を有する。本稿では、メモリフィードバックと非自明な周波数依存性を持つシステムのモデル化に、そのようなマスター方程式をどのように利用できるかを示す。

関連論文リスト

Quantum Fokker-Planck Master Equation with general signal filtering [0.0]
任意の線形信号に基づいて連続フィードバックのための一般マスター方程式を導出する。この結果はQuantum Fokker-Planck Master Equationの拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (2025-09-20T23:41:18Z)
Deterministic Equations for Feedback Control of Open Quantum Systems [0.0]
我々は、一般的な因果信号に基づいてフィードバックスキームを記述するための決定論的方程式の集合を導出する。次に、この結果を量子ジャンプの場合に特化し、最後のジャンプのチャネルに基づいたフィードバックを可能にする新しい決定論的方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-07-02T17:46:11Z)
Learning Stochastic Nonlinear Dynamics with Embedded Latent Transfer Operators [5.074981199059028]
非線形力学系の演算子に基づく潜在マルコフ表現を考える。埋め込みは、例えばフィードフォワードニューラルネットワークで構築された再生カーネルを使って同時に学習することができる。また、非線形系における逐次状態推定の一般化や、演算子に基づくダイナミクスの固有モード分解についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-06T02:25:48Z)
Post-Markovian master equation à la microscopic collisional model [0.0]
我々は、マルコフ衝突モデルフレームワークから正のポストマルコフマスター方程式(PMME)を導出した。また, 導出方程式を用いて熱化を調べた結果, ポストマルコフ力学が熱化過程を加速することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-25T19:18:10Z)
Third quantization of open quantum systems: new dissipative symmetries and connections to phase-space and Keldysh field theory formulations [77.34726150561087]
3つの方法全てを明示的に接続する方法で第3量子化の手法を再構成する。まず、我々の定式化は、すべての二次ボゾンあるいはフェルミオンリンドブラディアンに存在する基本散逸対称性を明らかにする。ボソンに対して、ウィグナー関数と特徴関数は密度行列の「波動関数」と考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-27T18:56:40Z)
Discovering ordinary differential equations that govern time-series [65.07437364102931]
本研究では, 1つの観測解の時系列データから, スカラー自律常微分方程式(ODE)を記号形式で復元するトランスフォーマーに基づくシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを提案する。提案手法は, 1回に一度, ODE の大規模な事前訓練を行った後, モデルのいくつかの前方通過において, 新たに観測された解の法則を推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-05T07:07:58Z)
Exact solutions of interacting dissipative systems via weak symmetries [77.34726150561087]
我々は任意の強い相互作用や非線形性を持つクラスマルコフ散逸系(英語版)のリウヴィリアンを解析的に対角化する。これにより、フルダイナミックスと散逸スペクトルの正確な記述が可能になる。我々の手法は他の様々なシステムに適用でき、複雑な駆動散逸量子系の研究のための強力な新しいツールを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-27T17:45:42Z)
Pseudomode description of general open quantum system dynamics: non-perturbative master equation for the spin-boson model [0.0]
ボゾン環境と相互作用するオープン量子系の挙動をシミュレーションするための非摂動的アプローチを概説する。我々のフレームワークは、マルコフ的でないオープンシステムダイナミクスを解析するための強力で汎用的なツールとして利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-12T13:49:22Z)
Neural Symbolic Regression that Scales [58.45115548924735]
本稿では,大規模事前学習を利用した最初の記号回帰手法を提案する。我々は,非有界な方程式の集合を手続き的に生成し,同時にインプット・アウトプット・ペアの集合からシンボル方程式を予測するためにトランスフォーマーを事前訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-11T14:35:22Z)
Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions [109.2353097792111]
ニューラルネットワークによってパラメータ化される暗黙的に定義された、連続的な、微分可能な信号表現は、強力なパラダイムとして現れている。暗黙的なニューラル表現に周期的アクティベーション関数を活用することを提案し、これらのネットワークは正弦波表現ネットワークまたはサイレンと呼ばれ、複雑な自然信号とその誘導体を表現するのに理想的であることを示す。我々は、シリンズがどのようにして、特定のアイコン方程式、ポアソン方程式、ヘルムホルツ方程式や波動方程式などの挑戦的な境界値問題を解くことができるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-17T05:13:33Z)

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。