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理论证明微小相干耗散可产生无限马尔可夫长度但不致慢弛豫

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AI 综述

Negari、Zou 与 Hsieh 在 arXiv 发布理论论文《Instability of Markov chains under infinitesimal coherent dissipation》,证明任意短的严格局域 Lindbladian 即可从乘积态产生无限马尔可夫长度,即无穷小的相干耗散能破坏马尔可夫性。据论文摘要,局域 Lindbladian 演化下条件互信息及其对应马尔可夫长度的增长不受 Lieb-Robinson 界限制。 作者同时给出两点限制性结论:另一些严格局域 Lindbladian 可快速趋于稳态并呈现代数衰减的条件互信息;所构造的状态虽具长程条件关联,却可通过亚线性深度电路与乘积态局域可逆连接。因此作者称,无限马尔可夫长度不等同于慢弛豫,在恰当定义下也不损害相稳定性。

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报道时间线

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10月15日
  1. arXiv · quant-ph
    局域 Lindbladian 动力学可产生无限 Markov 长度而不导致慢弛豫

    作者在论文摘要中报告,任意短的严格局域 Lindbladian 即可从乘积态产生无限 Markov 长度;另一些严格局域 Lindbladian 则能快速趋于稳态,并呈现代数衰减的条件互信息。构造出的状态虽具有长程条件关联,却可通过亚线性深度电路与乘积态局域可逆连接,因而无限 Markov 长度不等同于慢弛豫或相稳定性受损。

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