将广义测量分解为连续随机过程

量子理论中最为宽泛的测量概念之一是广义测量。另一测量范式——在自然产生于量子光学等领域的连续时间测量中——可视为一连串弱测量序列的极限。它们自然用随机过程或随时间变化的随机变量来描述。我们证明任意广义测量都可分解为弱测量序列，并以连续随机过程为数学极限。我们给出对任意广义测量的显式构造，并证明所得连续演化在长时间极限下将量子系统态坍缩为被分解的广义测量所产生的终态之一，且概率正确。该构造的一个显著特征是存在反馈机制——给定时刻的瞬时弱测量选择依赖于较早测量的结果。对于具有 $n$ 个结果的广义测量，此信息由一个 $n$ 单形上的实 $n$ 维向量捕获，其服从简单的经典随机演化。