Open quantum systems as modeled by quantum channels and quantum Markov semigroups usually decay to subspaces that are invariant under environmental interactions. It is known that finite-dimensional semigroups with detailed balance decay exponentially under modified logarithmic-Sobolev inequalities (MLSIs). Here we analyze discrete and continuous processes that include unitary components, breaking the detailed balance assumption. We find counter-examples to analogs of MLSIs for these systems. The generalized quantum Zeno effect appears for many Lindbladians that combine a decay process with unitary drift. As incompatible long-time and Zeno limits compete, strong noise often protects subsystems and subspaces from its own spread. We observe this interplay between decay and Zeno-like effects experimentally on superconducting qubits using IBM Q devices. Nonetheless, by combining MLSIs for effective self-adjoint decay processes across different times, we obtain eventual exponential decay. We similarly obtain decay rate lower bounds for discrete compositions of quantum channels.


翻译:以量子信道和量子Markov 半组为模型的开放量子系统通常会衰落到环境相互作用下无变化的子空间。已知在修改对数-Soblev不平等(MLSIs)下,具有详细平衡的有限维度半组会迅速衰变。在这里,我们分析了包括单元部件的离散和连续过程,打破了详细的平衡假设。我们发现这些系统的MLSI类比的反样。对于将衰变过程与单一漂移相结合的许多林德布拉迪斯人来说,普遍量子Zeno效应会显现出来。随着不相容的长期和Zeno限制的竞争,强噪声往往保护次子和子空间不受自身扩散的影响。我们观察了衰变和Zeno类似作用对使用IBM Q 设备进行超导的Qbit的实验性反应。然而,通过将MLSI结合不同时间的有效自联衰变过程,我们最终会获得指数衰变。我们同样会获得离量通道的衰变率较低界限。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
72+阅读 · 2020年5月5日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
深度卷积神经网络中的降采样
极市平台
12+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
ResT V2: Simpler, Faster and Stronger
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
72+阅读 · 2020年5月5日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
深度卷积神经网络中的降采样
极市平台
12+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员