量子复杂网络中基于系综平均的非马尔可夫性
量子物理
2017-12-25 v1
摘要
我们将玻色量子复杂网络视为量子谐振子的结构化有限环境，并研究网络结构与其谱密度、激发输运性质以及非马尔可夫性之间的相互作用。在回顾所用形式体系后，我们展示了即便是对网络结构的微小改变也会对激发输运产生很大影响。接着我们考虑了若干类由全同振子和均匀耦合强度构成的随机网络的系综平均非马尔可夫性。我们的结果表明，增加网络中的相互作用数目往往会抑制平均非马尔可夫性。这表明树状网络是优化该量的随机网络。
引用
@article{arxiv.1712.08421,
title = {Non-Markovianity over ensemble averages in quantum complex networks},
author = {Johannes Nokkala and Sabrina Maniscalco and Jyrki Piilo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.08421},
year = {2017}
}
备注
23 pages, 4 figures. A contribution in the special issue "40 years of the GKLS equation" of "Open Systems and Information Dynamics"