Considere un sistema independiente del tiempo acoplado a un baño markoviano, la ecuación de movimiento para la matriz de densidad del sistema debe tomar la forma
Llamaré a esto una ecuación maestra de Lindblad (LME). Esta ecuación describe la dinámica determinista completa de la matriz de densidad, incluidas la decoherencia y la disipación.
Alternativamente, se puede seguir la trayectoria de un estado puro por medio de una ecuación estocástica de Schrödinger (SSE). El LME se puede obtener tomando el promedio del conjunto del SSE sobre las realizaciones de ruido. Diferentes tipos de ruido en un SSE pueden corresponder a un mismo LME. Por ejemplo, la ESS
describe un posible desmoronamiento de la LME anterior. Aquí el son incrementos aleatorios binarios que satisfacen y , donde los corchetes dobles indican realizaciones promedio sobre ruido del conjunto.
La simulación numérica de un conjunto de SSE puede ser ventajosa sobre la simulación de un LME, ya que el número de entradas de la matriz de densidad se escala a medida que donde es la dimensión del espacio de Hilbert.
: si el sistema es continuamente monitoreado Y amortiguado, la evolución de la matriz de densidad estará condicionada por el registro de medición (aleatorio) y, en consecuencia, se agregará un término estocástico a la ecuación maestra (convirtiéndola en una ecuación maestra estocástica, es decir, SME) que codifica la acción inversa de la medición en el sistema. ¿Se puede encontrar una formulación equivalente en términos de un SSE? ¿Hay alguna advertencia? Me parece que este debe ser el caso ya que las medidas generalizadas y la decoherencia están estrechamente relacionadas.
Si este es el caso, ahora habrá dos tipos de términos estocásticos en el SSE, que describen el amortiguamiento y la medición respectivamente. ¿Se puede simular el SME promediando el SSE solo con respecto al "ruido de amortiguamiento"?
En particular, en el libro de Kurt Jacobs sobre la teoría de la medición cuántica en el capítulo 4.3.4 hay una sección titulada "Método de Monte Carlo para ecuaciones maestras estocásticas" que describe un algoritmo que también implica la evolución de los coeficientes de Schmidt de la matriz de densidad. ¿Por qué es necesario hacer esto en el caso de medición continua Y amortiguamiento mientras que no es necesario cuando se considera cualquiera de los dos?
Antes de abordar las preguntas del OP, primero establezcamos rápidamente algunas convenciones y notación. Una ecuación maestra estocástica (SME) que describe trayectorias de salto cuántico se puede escribir en la forma
La particular secuencia de saltos. da lugar a un registro de medición para cada canal de disipación que se monitorea (mediante detección directa, por ejemplo, conteo de fotones). Por ejemplo, un experimento en el que la fluorescencia de un átomo de dos niveles con tasa de emisión espontánea es monitoreado con eficiencia de detección se describe mediante una ecuación maestra estocástica con un canal monitoreado y un canal no monitoreado (que describe la decoherencia debida a los fotones no detectados). El registro de medida es la secuencia de clics del fotodetector obtenidos en una determinada realización del experimento.
Al promediar el SME (1) sobre el registro de medición de acuerdo con las estadísticas de salto anteriores, se obtiene una ecuación de Lindblad para el estado promedio del conjunto dada por
El OP primero pregunta si es posible descifrar la ecuación maestra (1) en trayectorias de estado puro de esta manera y, de hecho, la respuesta es afirmativa. Si desentrañamos el generador , obtenemos una pyme
Esta evolución conserva la pureza y, por lo tanto, también se puede escribir como una ecuación estocástica de Schroedinger (SSE) para estados puros (condicionales)
Ahora, el OP pregunta si se puede recuperar la primera SME promediando el "registro de medición" correspondiente sólo a los saltos que se produce en los canales de disipación. La respuesta es sí, formalmente hablando, sin salvedades, ya que los incrementos estocásticos son independientes de la . Sin embargo, en la práctica esto sería una simulación muy desafiante. La razón de esto es que la PYME describe una evolución diferente para cada posible realización de los registros de medición. . Para recuperar la PYME (1) para un determinado , uno necesita promediar la Ec. (2) sobre muchas trayectorias en las que exactamente la misma secuencia de saltos ocurrió. Sin embargo, es extremadamente improbable obtener dos trayectorias con exactamente (o casi exactamente) la misma secuencia de saltos. Por lo tanto, espero que un número muy (es decir, prohibitivamente) grande de trayectorias de Eq. (2) será necesario para recuperar la ecuación. (1) para un dado .
voy a tratar de responder a la pregunta
si el sistema es continuamente monitoreado Y amortiguado, la evolución de la matriz de densidad estará condicionada a la medición (aleatoria). ¿Se puede encontrar una formulación > equivalente en términos de un SSE? ¿Hay alguna advertencia?
En primer lugar, no solo está hablando de monitorear continuamente el sistema cuántico (que es lo que está haciendo el entorno en la ecuación de Lindblad Master), sino que está hablando de introducir algún mecanismo de retroalimentación condicionado al resultado de su monitoreo. Cuando hace esto, termina con una ecuación maestra que tiene la misma forma de Lindblad (con diferentes superoperadores de pérdida) y no una ecuación maestra estocástica. Permítanme esbozar el razonamiento de la siguiente manera:
Permítanme comenzar diciendo que una ecuación maestra de la forma
Si define la matriz de densidad de estado puro , entonces puede reescribir el SSE en una ecuación estocástica para esta matriz de densidad de estado puro, obteniendo
A partir de esta ecuación, puede recuperar el Lindblad ME simplemente sumando todos los estados puros posibles, como
Entonces, si desea introducir retroalimentación en su sistema, generalmente lo hace diciendo que aplica un determinado operador en el momento condicionado a algo que mediste en , donde representa el retraso de la acción de retroceso (y entonces es posible que desee ver qué sucede si ).
Esencialmente, puede demostrar que si agrega el mecanismo de retroalimentación a su SSE, obtiene una ecuación de la forma:
donde es el Liouvillian y el efecto estocástico de las pérdidas en el sistema sin retroalimentación, mientras que b y h se deben a la retroalimentación. La prueba para llegar a esta fórmula es bastante elaborada, pero también deberías encontrarla en el libro que mencionaste.
Gracias a las reglas del cálculo estocástico , de modo que obtenga una nueva ecuación estocástica para estados puros
lo que nuevamente, si promedia todos los estados puros, le dará una ecuación maestra de Lindblad con un Lindbladian modificado, lo que demuestra que agregar retroalimentación a un sistema es muy similar a acoplarlo a un entorno particular.
Un área de investigación activa en Quantum System es exactamente eso: cómo podemos diseñar la disipación (el entorno) para que su efecto sea el de realizar una retroalimentación (o feedforward) en el sistema.
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