WikiEdge:ArXiv-2408.17442v1/methods

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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依曼熵（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量子系統的動態。這涉及到先對目標系統進行測量，然後將測量結果反饋用於控制。
2. 馮諾依曼熵（von Neumann entropy）：
   • 引入馮諾依曼熵作為衡量量子系統在MBF控制下狀態混合程度的指標。馮諾依曼熵在量子態為純態時取值為零，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）：
   • 利用隨機主方程描述了在連續測量條件下量子系統的狀態演化。該方程考慮了系統哈密頓量、可控耦合（Lindblad算子L）以及由退相干引起的非理想耦合（Lindblad算子M）。
4. 熵的演化分析：
   • 通過推導馮諾依曼熵的時間導數的下界，分析了在MBF控制下熵的演化。結果表明，熵的演化受到系統可觀測量的方差和給定退相干的量子性的影響。
5. 量子比特（qubit）穩定化示例：
   • 通過一個量子比特系統的示例，展示了上述理論分析的有效性和物理解釋。在這個例子中，考慮了特定的系統哈密頓量、可控耦合和非理想耦合，以及它們對熵演化的影響。