退相干诱导相变的Rényi层级机制
A Mechanism for the Rényi Hierarchy of Decoherence-Induced Phase Transitions
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中文总结 AI 辅助
本文提出退相干诱导相变中Rényi层级的一般机制，基于复制统计模型的关联不等式，证明临界退相干强度随Rényi指数非递减，并在拓扑稳定子码和转子模型中验证。
中文摘要 AI 辅助
退相干诱导相变（DIPTs）与量子系统纠缠结构随退相干强度变化时的奇异变化相关。在许多情况下，其临界强度依赖于纠缠诊断量的Rényi指数，并呈单调变化，形成Rényi层级。我们基于描述这些DIPTs的复制统计模型中的关联不等式，识别出这一层级的一般机制。我们在每个量子比特上受独立相位翻转退相干作用的$\mathbb{Z}_2$拓扑稳定子码，以及具有强$\text{U}(1)$对称性的退相干转子模型中演示了该机制。当相关关联量诊断DIPTs时，这些不等式意味着临界退相干强度随整数Rényi指数$R\geq2$非递减。我们还表明，该机制适用于一类具有关联退相干的模型。
英文摘要
Decoherence-induced phase transitions (DIPTs) are associated with singular changes in a quantum system's entanglement structure as the decoherence strength varies. In many cases, their critical strengths depend monotonically on the Rényi index of the entanglement diagnostic, forming a Rényi hierarchy. We identify a general mechanism for this hierarchy based on correlation inequalities in replicated statistical models that describe these DIPTs. We demonstrate it in $\mathbb{Z}_2$ topological stabilizer codes subject to independent phase-flip decoherence on each qubit and in a decohered rotor model with strong $\text{U}(1)$ symmetry. When the relevant correlations diagnose the DIPTs, these inequalities imply that the critical decoherence strength is nondecreasing with integer Rényi index $R\geq2$. We show that this mechanism also applies to a class of models with correlated decoherence.
发表机构
- Cornell University（康奈尔大学）
- Google Quantum AI（谷歌量子人工智能）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。
