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量子随机过程被广泛用于描述开放量子系统及量子基础理论研究。由乘性有色噪声驱动的物理相关量子随机过程通常具有非马尔可夫性且难以解析处理。此外，当对同一量子随机过程分别采用伊藤或斯特拉托诺维奇约定时，其马尔可夫极限通常不等价。该研究团队提出了一种量子噪声均匀化方案，通过时间粗粒化处理非马尔可夫性的有色噪声驱动量子随机过程，并将其与有效的白噪声（马尔可夫）极限相关联。该方案采用创新的相空间扩充方法，将非马尔可夫动力学映射到更高维的马尔可夫系统，然后在噪声特征时间尺度上应用受控微扰粗粒化方案。这形成了一种显式解析算法，可导出具有重整化系数的有效马尔可夫生成元，并能对其施加各类物理约束。由此，研究人员解决了乘性有色噪声驱动量子随机过程的伊藤-斯特拉托诺维奇歧义问题，证明其一致的马尔可夫极限对应于具有重整化系数及伊藤修正项的斯特拉托诺维奇约定。通过假设其马尔可夫极限可解为完全正定、保迹的映射，该工作进一步表征了由乘性有色噪声驱动的一类物理相关的非马尔可夫量子随机过程。