May, 2014

量子非马尔科夫性：特征、量化和检测

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TL;DR本文全面地介绍了开放量子系统中非马尔可夫性的概念，引入了量子马尔可夫过程的概念作为马尔可夫性的一种泛化，讨论了许多量子动力学中非马尔可夫性的量化方法及其检测方法，列举出目前该领域中需要进一步研究的一些方向。
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发现论文，激发创造
  • 量子过程的非马可夫性度量

    该研究提出了一种基于量化系统和环境之间信息流的非马可夫行为的度量，通过量化量子态之间迹距离的变化来连接信息流；文中详细阐述了该理论的数学细节，以及在物理模型中的应用，探讨了该理论的进一步理论和实验意义，以及与最近提出的替代方法之间的关系。

    Feb, 2010

  • 量子演化的纠缠性和非马尔可夫性

    本文提出了两种针对不同实验环境的量化量子系统与环境交互作用的非马尔科夫性的方法，这些方法可以不需要优化过程而准确地测量马尔科夫性，其中一种方法需要完整的演化信息，而另一种方法则只需要最少的信息。

    Nov, 2009

  • 评估非马尔可夫动力学

    研究量子演化的快照 - 反映开放系统动力学的量子通道 - 对底层连续时间演化有何启示；通过不加附加假设地研究该快照，可以确定通道是否与一个时间（不）相关的马尔可夫演化一致，我们提供了可计算的必要和充分条件；基于此，引入了一个可计算的 “马尔可夫性” 度量。

    Nov, 2007

  • 开放量子系统从马尔科夫转变为非马尔科夫动力学的实验控制

    通过控制环境来驱动系统处于非马尔科夫状态，从而实现量子记忆等领域的应用。

    Sep, 2011

  • 开放系统中非马尔科夫过程中的量子费舍尔信息流

    该研究提出使用量子费舍尔信息来表征开放式量子系统中的信息流，并揭示了 QFI 流与非马尔可夫性之间的基本关系，为一类时间局部主方程提供了确切的解析解并表明非马尔可夫性由不同非马尔可夫通道中的附加信息子流表征。

    Dec, 2009

  • 多体开放量子系统的非马尔可夫耗散动力学的神经网络方法

    利用神经量子态的方法，我们提供了一种人工智能策略来模拟耦合非马尔可夫环境的开放量子系统的动力学，通过将神经量子态方法与含衰减耦合的二次量化量子主方程（DQME-SQ）结合起来，我们能够在显著减少动力学变量的同时实现与传统的层次方程相当的精度，为研究以前难以处理的非马尔可夫开放量子动力学在各个现代科学前沿领域提供了新的思路。

    Apr, 2024

  • 量子动力学作为条件概率的类比

    本文讨论了量子理论与经典概率的非交换推广之间的相似性并指出量子动力学与经典条件概率类似。我们推导出一种全正线性映射与二分体密度算子之间的新同构，通过该同构可以更明确地揭示该联系，并给出了某些量子统计量中量子态和量子测量之间的关系。最后，将此同构应用于阐明无克隆 / 无广播定理与纠缠单一性之间的关系，通过副产品得到了更简单的无广播定理证明方法。

    Jun, 2006

  • 量子性的负面性及其解释

    本文主要探讨了量子系统的非经典性及其对应的量子负性度量，对于两量子比特物理体系中量子非经典性贡献的分析得出了类经典相关性的基础集合与各种状态之间的距离，通过这些结果可以引申到量子信息处理中并讨论了具体的操作意义和潜在作用。

    Nov, 2012

  • 量子马尔科夫网络和交错哈密顿量

    本研究扩展了量子马尔科夫网络的特征，特别是证明了正量子马尔科夫网络与哈密顿量的基态的等价性，并证明了量子马尔科夫网络与介于交错哈密顿量和一般本地哈密顿量之间的一类哈密顿量的相似性。

    Jun, 2012

  • 非零量子纠缠的必要和充分条件

    提出一种用于量子态 “非经典性” 相关性表征 —— 量子失调的数学条件，提出其量化的几何方式并探讨其在量子通信和计算中的应用及局限性。

    Apr, 2010