通过连续监测时空轨迹和基于自编码器的聚类检测非平衡相变
量子物理
2026-02-20 v1 其他凝聚态物理
数据分析、统计与概率
摘要
量子系统中非平衡相变的表征通常基于分析适当系统可观测量的技术，即所谓的序参量。这些可观测量可能尚未知晓，但它们可能通过分析量子系统的量子态来识别。实验上，这可能特别困难，因为估计量子态和量子可观测量的期望值需要大量的投影测量。然而，开放式量子系统可以通过监控其输出来进行原位探测，例如通过 heterodyne 检测或光子计数实验，这些实验提供关于其动力学的时空分辨信息。基于此，我们 presented 一种机器学习方法，用于从持续监控的量子系统的测量时间记录中检测非平衡相变。我们使用量子接触过程进行基准测试，这是一种包含吸收态相变的模型，构成了对量子模拟非平衡过程的极具挑战性的测试案例。
引用
@article{arxiv.2602.17341,
title = {Detecting nonequilibrium phase transitions via continuous monitoring of space-time trajectories and autoencoder-based clustering},
author = {Erik Fitzner and Francesco Carnazza and Federico Carollo and Igor Lesanovsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.17341},
year = {2026}
}