Robinet 微积分：时间平均扩散量子轨迹的完全正重构

从零差或外差读出获得的真正连续的量子轨迹只能被近似重构。在任何模数转换步骤中，精确重构所需的连续测量信号会在有限时间 $\Delta t$ 的区间内被平均。最近，有人提出了仅已知这一离散记录情况下的最佳重构方法，并将其命名为 Robinet 态。在本文中，我们展示了如何使用一种完全正的数值离散化方案来计算 Robinet 态，该方案在 $\Delta t$ 上可达到任意高阶精度，且不依赖于任何其他外部求解器。我们的推导依赖于将随机主方程扩张为一个系统+传输线设置，其构造方式使得测量我们所称的传输线的“零模式”即可得到 Robinet 态。我们在一个具有随机哈密顿量和跳跃算符的挑战性示例上测试了该方法，并验证了其精度高达 $10$ 阶。除了数值上的意义外，我们的方法还提供了丰富的物理见解，特别是扩展了 Wonglakhon、Chantasri 和 Wiseman 最近关于纯度获得的结果，这些见解很难通过其他方式获得。