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Lindblad equation
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新的路径积分模型将认知视为成本优化
研究人员开发了一种认知成本优化的数学和物理表述，将目标导向的认知过程建模为投影仪哈密顿量下的虚时演化。这种方法与双括号流一致，并且可以通过维克旋转重新表述为等效的幺正演化，从而允许离散路径积分表示。该模型通过幺正相互作用的强度连接无意识处理和有意识处理，在弱耦合极限下恢复了 Gorini--Kossakowski--Sudarshan--Lindblad 退相干模型，在强耦合极限下恢复了优化状态的投影、可报告的固定。
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新协议使用泡利测量表征量子系统动力学
研究人员开发了一种新协议来表征量子系统中的任意Lindblad动力学。该方法仅使用泡利乘积态制备、单次不间断前向演化和泡利乘积测量。该协议旨在重建稀疏马尔可夫生成器，包括哈密顿量和跳跃算子系数，并具有可证明的对校准误差的鲁棒性。
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新算法学习开放量子系统结构
研究人员开发了一种新颖的算法，用于学习n量子比特Lindbladian的系数，Lindbladian是用于描述开放量子系统的数学模型。该算法实现了几个关键的期望目标，包括非自适应测量、在不知道Lindbladian结构先验知识的情况下进行操作，以及支持学习准局部和幂律Lindbladian。该方法采用一种以傅里叶系数为中心的迭代方法，并识别出开放系统中特有的“混淆”项的独特挑战，当这种混淆受限时，性能会得到改善。该研究还提出了从实时间…