WikiEdge:ArXiv-2408.17442v1/methods

研究方法

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這篇論文的工作部分詳細探討了測量基礎反饋（Measurement-based feedback, MBF）控制在量子系統中對馮諾伊曼熵（von Neumann entropy）的影響。以下是這部分的主要內容： 1. **測量基礎反饋控制（Measurement-based feedback control, MBF）**： - 描述了MBF控制的基本策略，即通過測量獲得的信息來控制系統動力學。MBF通過測量目標系統並反饋測量結果來控制系統。 2. **馮諾伊曼熵（von Neumann entropy）**： - 引入馮諾伊曼熵作為衡量系統在MBF控制下狀態純度的指標。馮諾伊曼熵在狀態為純態時取零，在系統處於最大混合態時達到最大值。 3. **隨機主方程（Stochastic master equation, SME）**： - 通過隨機主方程描述了量子系統在連續測量條件下的一般動力學。方程考慮了系統哈密頓量、可控耦合（Lindblad 算子 L）和由退相干引起的非理想耦合（Lindblad 算子 M）。 4. **熵的演化分析**： - 分析了在MBF控制下，馮諾伊曼熵的時間導數，並推導出一個充分條件，使得熵的時間導數非負。這個條件與系統可觀測量的方差和給定退相干的量子性有關。 5. **量子比特（Qubit）穩定化示例**： - 通過一個量子比特穩定化的簡單但具有說明性的例子，展示了上述結果的有效性和物理解釋。在這個例子中，考慮了特定的哈密頓量、可控耦合和非理想耦合，以及它們對熵演化的影響。