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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.43.2020.tde-21012021-022723
Documento
Autor
Nome completo
Rolando Gabriel Ramirez Camasca
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2021
Orientador
Banca examinadora
Landi, Gabriel Teixeira (Presidente)
Melo, Fernando da Rocha Vaz Bandeira de
Timpanaro, André Martin
Título em inglês
Não Markovianidade em modelos colisionais Gaussianos
Palavras-chave em inglês
Open Quantum Systems; Collisional Model; Non-Markovianity; Memory Kernel; Map Divisibility.
Resumo em inglês
Os efeitos da memória na dinâmica dos sistemas abertos têm sido objeto de grande interesse nas últimas décadas. Os métodos envolvidos na quantificação desse efeito, no entanto, muitas vezes são difíceis de calcular e podem carecer de uma visão analítica. Com isso em mente, estudamos modelos colisionais em que a não markovianidade é introduzida por meio de interações adicionais entre unidades ambientais vizinhas. Mostramos que a dinâmica pode ser moldada em termos de um Embedding Markoviano da matriz de covariância, que produz expressões de forma fechada para o kernel de memória que governa a dinâmica, uma quantidade que raramente pode ser calculada analiticamente. O mesmo também é possível para uma divisibilidade monótona, baseada na positividade completa dos mapas intermediários. Ao focarmos na dinâmica gaussiana de variáveis contínuas, podemos estudar analiticamente modelos de tamanho arbitrário. Analisamos em detalhes dois tipos de interações, um beam splitter implementando um SWAP parcial e uma compressão de dois modos, que emaranha as ancillas e, ao mesmo tempo, alimenta excitações no sistema. Ao analisar o kernel de memória e a divisibilidade para esses dois cenários representativos, nossos resultados ajudam a lançar luz sobre os intrincados mecanismos por trás dos efeitos da memória no domínio quântico.
Título em inglês
Non-Markovianity in Gaussian Collisional Models
Palavras-chave em inglês
Open Quantum Systems; Collisional Model; Non-Markovianity; Memory Kernel; Map Divisibility.
Resumo em inglês
Memory effects in the dynamics of open systems have been the subject of significant interest in the last decades. The methods involved in quantifying this effect, however, are often difficult to compute and may lack analytical insight. With this in mind, we study collisional models where non-Markovianity is introduced by means of additional interactions between neighboring environmental units. By focusing on continuous-variables Gaussian dynamics, we are able to analytically study models of arbitrary size. We show that the dynamics can be cast in terms of a Markovian Embedding of the covariance matrix, which yields closed form expressions for the memory kernel that governs the dynamics, a quantity that can seldom be computed analytically. The same is also possible for a divisibility monotone, based on the complete positivity of intermediate maps. We analyze in detail two types of interactions between ancillas, a beam-splitter implementing a partial SWAP and a two-mode squeezing, which entangles them and, at the same time, feeds excitations into the system. By analyzing the memory kernel and divisibility for these two representative scenarios, our results help to shed light on the intricate mechanisms behind memory effects in the quantum domain.
 
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Data de Publicação
2021-03-04
 
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