論文の概要: Mapping open quantum dynamics onto graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04721v1
• Date: Mon, 06 Jul 2026 06:48:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:30.0641
• Title: Mapping open quantum dynamics onto graphs
• Title（参考訳）: オープン量子力学をグラフにマッピングする
• Authors: Kyuho Kim, Dayeong Lee, Seungkyun Park, Xianji Piao, Namkyoo Park, Sunkyu Yu,
• Abstract要約: マルコフ量子力学の普遍的なグラフ理論フレームワークを提案する。 その結果、グラフ理論とオープン量子力学を橋渡しし、高次元複雑性の効率的なデータ駆動解析を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0021808911997182007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph-theoretic frameworks have been widely employed in quantum physics to address the high-dimensional complexity of quantum systems. Although open quantum dynamics incorporates system-bath coupling via numerous interacting operators, it has been formulated algebraically with a partial set of jump operators or statistically universal reservoirs, leaving the underlying connectivity structure largely unexplored. Here, we propose a universal graph-theoretic framework for Markovian quantum dynamics. The framework maps open quantum dynamics onto two uniquely defined graphs, where the quantum master equation is rigorously interpreted as the average wave characteristic of operator-valued signals across the graphs. Applying this framework to the open quantum Rabi model, we demonstrate an open-system generalization of Fock-state lattices, characterize graph-topological signatures of dissipation, and classify the weak-to-ultrastrong coupling transition. Building on these representations, graph pruning reveals the backbone of open quantum dynamics, which enables superior graph neural-network learning. Our results bridge graph theory and open quantum dynamics, achieving efficient data-driven analysis of high-dimensional complexity.
• Abstract（参考訳）: グラフ理論のフレームワークは、量子系の高次元複雑さに対処するために量子物理学に広く用いられている。 オープン量子力学は、多くの相互作用演算子によるシステムバス結合を包含するが、代数的にジャンプ演算子の部分集合や統計的に普遍的な貯水池と定式化され、基礎となる接続構造はほとんど探索されていない。 本稿ではマルコフ量子力学の普遍的なグラフ理論フレームワークを提案する。 このフレームワークは、オープンな量子力学を2つの一意に定義されたグラフにマッピングする。 この枠組みをオープン量子 Rabi モデルに適用し、フォック状態格子の開系一般化、散逸のグラフトポロジカルシグネチャの特徴付け、弱-超強結合遷移の分類を実演する。 これらの表現に基づいてグラフプルーニングは、より優れたグラフニューラルネット学習を可能にするオープン量子力学のバックボーンを明らかにする。 その結果、グラフ理論とオープン量子力学を橋渡しし、高次元複雑性の効率的なデータ駆動解析を実現した。

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