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Enregistrement W2988519171 · doi:10.1142/s0219887822500906

Magnetic field effect on the dynamics of entanglement for time-dependent harmonic oscillator

2022· article· en· W2988519171 sur OpenAlexaff
Radouan Hab‐arrih, Ahmed Jellal, Abdeldjalil Merdaci

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geometric Methods in Modern Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensCanadian Quantum Research Center
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum entanglementHarmonic oscillatorPhysicsQuantum mechanicsDynamics (music)Quantum electrodynamicsField (mathematics)Classical mechanicsMathematicsQuantum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the dynamics of entanglement, uncertainty and mixedness by solving time-dependent Schrödinger equation for two-dimensional harmonic oscillator with time-dependent frequency and coupling parameter subject to a static magnetic field. We compute the purities (global/marginal) and then calculate explicitly the linear entropy [Formula: see text] as well as logarithmic negativity [Formula: see text] using the symplectic parametrization of vacuum state. We introduce the spectral decomposition to diagonalize the marginal state and get the expression of von Neumann entropy [Formula: see text] and establish its link with [Formula: see text]. We use the Wigner formalism to derive the Heisenberg uncertainties and show their dependencies on both [Formula: see text] and the coupling parameters [Formula: see text] [Formula: see text] of the quadrature term [Formula: see text]. We graphically study the dynamics of the three features (entanglement, uncertainty, mixedness) and present a similar topology with respect to time. We show the effects of the magnetic field and quenched values of [Formula: see text] and [Formula: see text] on these three dynamics, which lead eventually to control and handle them.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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