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开放量子系统非微扰动力学的张量网络方法

量子物理 2026-08-10 v1
作者: Thibaut Lacroix , Adam Burgess , Nicola Lorenzoni , Julian Wiercinski , Kian Damezin , James Lim , Dario Tamascelli , Alex W. Chin , Moritz Cygorek , Brendon W. Lovett , Jonathan Keeling , Susana F. Huelga , Martin B. Plenio , Erik M. Gauger
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摘要

超越微扰处理(通常与马尔可夫主方程相关)的开放量子系统动力学描述,由于记忆核不利的指数标度,是一项计算上极具挑战的任务。近几十年来在量子信息和凝聚态物理背景下发展起来的张量网络,为克服以往的计算瓶颈提供了新的形式化和工具箱。该框架使得能够以可控的数值精度,描述开放量子系统动力学的非微扰、数值精确方法得以公式化。在这篇综述中,我们介绍了这些方法,并讨论了它们的共性与差异,以呈现对该领域的全面视角。

关键词

张量网络 开放量子系统 非微扰动力学 数值精确方法 记忆核 综述

引用

@article{arxiv.2608.09850,
  title  = {Tensor network methods for non-perturbative dynamics of open quantum systems},
  author = {Thibaut Lacroix and Adam Burgess and Nicola Lorenzoni and Julian Wiercinski and Kian Damezin and James Lim and Dario Tamascelli and Alex W. Chin and Moritz Cygorek and Brendon W. Lovett and Jonathan Keeling and Susana F. Huelga and Martin B. Plenio and Erik M. Gauger},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2608.09850},
  year   = {2026}
}