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通过腔 QED 中的热原子纠缠态实现热纠缠和隐形传态
量子纠缠作为一种重要资源是量子力学最显著的特征之一，在量子信息论、量子隐形传态[1]、通信和量子计算[2,3]中都发挥着核心作用。由于其基础性作用，在分离子系统之间产生纠缠态是一个重要课题。近年来，已提出了多种产生纠缠态的方法，其中之一就是 Jaynes-Cummings 模型 (JCM)。JCM 解释了量化电磁场和原子之间的相互作用 [4]。JCM 是一个简单但适用的工具。在过去的二十年里，人们致力于将 JCM 应用到量子信息[5-7]和量子隐形传态[8]中。由 JCM 诱导的纠缠态已被用作量子通道 [9]。 Zang 等人 [10] 利用两能级原子与大失谐单模腔场相互作用，将二分非最大纠缠态转变为 W 态。原子与单模电磁腔场相互作用的纠缠动力学已被研究 [11]。由于 JCM 在量子光学中的重要性，它已被扩展
量子模拟的鸟类指南针的激进对动力学
n开放量子系统是与外部环境或浴室相互作用的量子系统。系统与浴室之间的相互作用通常太复杂，无法准确模拟，因此需要近似模拟才能平均浴室的效果，这导致了开放量子系统的非单身动力学。模拟量子系统的动力学一直是量子计算研究的主要重点，1-6但已经开发了相对较少的量子算法来模拟开放量子系统的动力学。7 - 16到这一目标，我们已经开发并展示了一种开放量子动力学17-19的通用量子算法，该算法能够模拟一般和复杂的物理系统。量子算法利用SZ.-NAGY单一扩张方法将非单身时间演化运算符转换为相应的单一操作员，然后可以在量子电路上实现。This quantum algorithm has been applied to a variety of physical systems, including the amplitude damping channel described by the Kraus representation, 17 the Jaynes − Cummings model described by the Kraus representation, 20 the Fenna − Matthews − Olson (FMO) complex described by the Lindblad master equation, 18 and the spin-boson model described by the generalized quantum master equation (GQME).19
什么是量子热力学？
熵的物理意义是什么？不可逆性的物理起源是什么？熵和不可逆性只存在于复杂和宏观系统中吗？对于日常实验室物理，统计力学的数学形式（正则和巨正则、玻尔兹曼、玻色-爱因斯坦和费米-狄拉克分布）可以成功地描述物质的热力学平衡性质，包括熵值。然而，正如薛定谔在 1936 年就已经认识到的那样，统计力学在解释熵的含义以及在系统状态概念的蕴含方面都存在概念模糊性和逻辑不一致性。Gyftopoulos、Hatsopoulos 和本文作者开发了一种替代理论，以消除这些概念上的障碍，同时保持在应用中非常成功的普通量子理论的数学形式。为了解决熵的含义问题和不可逆性的起源问题，我们将熵和不可逆性纳入了微观物理定律。结果是一种具有将力学和热力学结合起来的所有必要特征的理论，它统一了两种理论的所有成功结果，消除了统计力学的逻辑不一致和不可逆性的悖论，并为不可逆性、非线性（因此包括混沌行为）和最大熵生成非平衡动力学的微观起源提供了一个全新的视角。在这篇长篇介绍性论文中，我们讨论了量子热力学的背景和形式，包括其非线性运动方程以及它所涉及的非平衡不可逆动力学的主要一般结果。我们的目标是讨论和启发一种非线性量子动力学群的生成器形式，这种“设计”是为了实现量子力学 (QM) 和热力学的统一，即我们称之为量子热力学 (QT) 的非相对论理论。它的概念基础不同于 (冯·诺依曼) 量子统计力学 (QSM) 和 (杰恩斯) 量子信息理论 (QIT)，但对于热力学来说
熵和信息 - James Wills
熵是一个非常多面的物理量。从热力学开始，相关概念已被引入许多不同的领域，如统计力学、信息论、动力系统理论、计算理论和量子理论。学术界对信息的兴趣在过去几十年中也日益增长，并被广泛认为在我们理解世界和我们与世界的关系中发挥着至关重要的作用。随着这两个概念的并行发展，它们的相互联系有望揭示出关于世界的有趣和令人惊讶的事情。本文将探讨熵和信息的一些主要主题以及它们之间联系的各种性质。本文采用准历史方法来研究这个主题，追溯这两个概念在不同时间的起源、发展和交集。因此，我们先从热力学中的熵，即其原始化身开始，然后再讨论统计力学中的熵（玻尔兹曼和吉布斯）。人们试图用分子的微观力学来简化或解释宏观热力学行为，这导致了统计力学中熵的各种定义。正是在这里，熵与信息的联系首次显现出来。然后我们继续讨论香农信息，这是通信理论中一个精确定义的数学量，它与统计力学中的熵在形式和概念上有很大相似之处。直到通信理论为我们提供了精确的信息数学表征之前，所使用的信息概念一直是粗略的、普通的语言意义上的信息，即我们学习的东西或我们用来增加知识的东西。因此，通过香农信息度量，我们能够真正评估熵和信息之间精确的形式和概念联系。埃德温·杰恩斯 (Edwin Jaynes) 对这个项目做出了重大贡献，他提出了一种看待经典统计力学的新方法，以香农信息为基础。20 世纪 60 年代，罗尔夫·兰道尔 (Rolf Landauer) 在计算理论的背景下提出了这方面的进一步发展。他提出，计算机在处理信息时不可避免地会产生熵。本文最后总结了更多现代和当前的研究课题，探索了量子理论和量子计算中的熵和信息。
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