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基于准概率分布函数（如Glauber-Sudarshan P函数、Wigner函数和Husimi Q函数）的随机微分方程蒙特卡洛轨迹采样方法，使该研究团队能够研究由Gorini-Kossakowski-Sudarshan-Lindblad（GKSL）方程描述的玻色开放量子多体动力学。该方法通过初始分布和随机噪声的蒙特卡洛采样来纳入量子涨落，从而超越平均场近似。然而，只有当对应的福克-普朗克方程具有半正定扩散矩阵时，才能使用随机微分方程进行描述。该工作基于路径积分公式，独立于福克-普朗克方程的推导过程，解析地导出了适用于任意哈密顿量和跃迁算符的随机微分方程。在推导过程中，研究人员通过s序准概率分布函数构建了GKSL方程的路径积分表示——该函数通过调节实参数s可系统描述上述各类准概率分布函数。该推导的关键在于路径积分中引入Hubbard-Stratonovich变换，但其应用并非总是可行。该团队发现该变换的可行性条件与福克-普朗克方程中扩散矩阵的半正定性条件完全一致。在基准测试中，蒙特卡洛模拟获得的随机微分方程成功再现了可数值求解模型（包括Bose-Hubbard模型）的物理量精确动力学行为和非等时关联函数。这项工作明确了该近似方法的适用范围，并为获得可数值求解的随机微分方程提供了系统化、简化的推导流程。