論文の概要: A Description of the Quantum Mpemba Effect using the Steepest-Entropy-Ascent Quantum Thermodynamics Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24522v1
- Date: Wed, 25 Mar 2026 16:59:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.397409
- Title: A Description of the Quantum Mpemba Effect using the Steepest-Entropy-Ascent Quantum Thermodynamics Framework
- Title（参考訳）: 静電エントロピー指数量子力学フレームワークを用いた量子ムペンバ効果の記述
- Authors: Luis Enrique Rocha-Soto, Cesar Eduardo Damian-Ascencio, Adriana Saldaña-Robles, Sergio Cano-Andrade,
- Abstract要約: 量子ムペンバ効果(quantum Mpemba effect)は、非平衡状態から定常状態への指数緩和を特徴とする現象である。
この研究において、Mpemba効果の系の力学は、最も急激なエントロピー中心の量子熱力学フレームワーク内で予測される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The quantum Mpemba effect is a phenomenon characterized by an exponential relaxation from a non-equililbrium state to a steady state. This effect was predicted with an analysis of the Liouvillian superoperator and experimentally demonstrated in a three-level system. In this work, the system dynamics of the Mpemba effect is predicted within the steepest-entropy-ascent quantum thermodynamics framework considering a single constituent three-level isolated system. The system is projected from a four-dimensional Hilbert space onto a three-dimensional one using the Feshbach projection in order to compare the theoretical results with experimental data. Since the quantum Mpemba effect is characterized by a dissipative acceleration, the relaxation parameter, $τ_D$, plays a fundamental rol in the dissipative dynamics predicted by the model and is determined using machine learning methods, resulting in a model that thermodynamically describes this phenomenon at the quantum level.
- Abstract（参考訳）: 量子ムペンバ効果(quantum Mpemba effect)は、非平衡状態から定常状態への指数緩和を特徴とする現象である。
この効果は、リウヴィリア超作用素の解析によって予測され、3段階のシステムで実験的に実証された。
本研究では,Mpemba効果の系力学を,単一構成3レベル分離系を考慮した最も急激なエントロピー指数量子熱力学フレームワーク内で予測する。
このシステムは、理論結果と実験データを比較するために、フェルシュバッハ射影を用いて4次元ヒルベルト空間から3次元空間に投影される。
量子Mpemba効果は散逸加速によって特徴づけられるため、緩和パラメータである$τ_D$は、モデルによって予測される散逸動力学の根本的役割を担い、機械学習法を用いて決定されるため、この現象を量子レベルで熱力学的に記述するモデルとなる。
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