面向低沉积噪声下的玻色量子比特隧穿
计算机视觉与模式识别
2025-09-09 v1 人工智能
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摘要
我们从系统-浴哈密顿量出发，以洛伦兹耦合分布为基础，推导了描述在局部退相位噪声下玻色量子比特（玻色子）之间隧穿的微观 master 方程。该方程的时间局部结构揭示了内在的非马尔可夫特征，并在短时间极限下恢复标准现象性退相位模型。与精确伪模式仿真的比较确认其在弱耦合和马尔可夫范畴之外的有效性。我们识别出隧穿与浴频率之间的共振条件，使得退相位驱动系统趋向相关稳态，从而稳定相干性和纠缠性而非抑制它们。这些结果为玻色子隧穿系统中的退相位模型提供了严谨的微观基础，揭示了一种由噪声引起的稳态纠缠机制。
引用
@article{arxiv.2509.05703,
title = {Knowledge-Augmented Vision Language Models for Underwater Bioacoustic Spectrogram Analysis},
author = {Ragib Amin Nihal and Benjamin Yen and Takeshi Ashizawa and Kazuhiro Nakadai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.05703},
year = {2025}
}