Learning Arbitrary Lindbladians from Time Evolution
Dieses Paper schlägt einen nahezu optimalen, effizienten Algorithmus vor, der beliebige Markovsche Open-System-Generatoren (Lindbladianer) aus der physikalischen Zeitentwicklung lernt, indem er zwei nicht-adaptive, ancilla-freie Stadien nutzt, um alle Koeffizienten mit minimalem experimentellem Ressourcenaufwand zu identifizieren und zu schätzen.