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该研究团队探究了连续时间、非齐次马尔可夫量子动力学在静态随机环境中的渐近行为。在满足弱忠实性及渐近正性增强假设条件下，归一化演化过程几乎必然收敛于一个满秩稳态状态族，而归一化传播子几乎必然收敛于由这些状态决定的秩一族。当超过与无序度相关的阈值时，这些收敛过程以可能依赖于无序度的指数速率发生；若环境具有遍历性，则该速率本身是确定性的。当动力学传播子呈现消失的最大时间随机相关性时，上述极限的随机期望收敛速度比任意时间间隔的幂次更快；若动力学传播子具有随机独立增量特性，则收敛速度可提升至指数级。这些期望界限导出了与无序度无关的高概率估计。该框架不要求完全正性或迹守恒性质，适用于随机Lindblad演化及碰撞模型动力学体系。