OQuPy: A Python package to efficiently simulate non-Markovian open quantum systems with process tensors
Notice bibliographique
Résumé
Non-Markovian dynamics arising from the strong coupling of a system to a structured environment is essential in many applications of quantum mechanics and emerging technologies. Deriving an accurate description of general quantum dynamics including memory effects is, however, a demanding task, prohibitive to standard analytical or direct numerical approaches. We present a major release of our open source software package, OQuPy (Open Quantum System in Python), which provides several recently developed numerical methods that address this challenging task. It utilizes the process tensor approach to open quantum systems (OQS) in which a single map, the process tensor, captures all possible effects of an environment on the system. The representation of the process tensor in a tensor network form allows for an exact yet highly efficient description of non-Markovian OQS (NM-OQS). The OQuPy package provides methods to (1) compute the dynamics and multi-time correlations of quantum systems coupled to single and multiple environments, (2) optimize control protocols for NM-OQS, (3) simulate interacting chains of NM-OQS, and (4) compute the mean-field dynamics of an ensemble of NM-OQS coupled to a common central system. Our aim is to provide an easily accessible and extensible tool for researchers of OQS in fields such as quantum chemistry, quantum sensing, and quantum information.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».