Annales de l Institut Henri Poincaré Probabilités et Statistiques
Markov chains approximation of jump–diffusion stochastic master equations
Clément Pellegrini
Abstract
Les trajectoires quantiques sont des solutions d’équations différentielles stochastiques décrivant des phénomènes aléatoires associés aux prinicpes de mesure (quantique) des systèmes quantiques ouverts. Ces équations, également appelées équations de Belavkin ou équations maîtresses stochastiques sont habituellement de deux types: soit diffusif soit de type saut. Dans cet article, nous considérons des modèles plus avancés où des équations de type saut-diffusion apparaissent. Ces équations sont obtenues comme solutions de problèmes de martingales. Ces problèmes de martingales sont obtenus comme limites continus (en temps) à partir de chaînes de Markov classiques décrivant des trajectoires quantiques pour des modèles à temps discret. Les résultats de cet article généralisent ceux de [Ann. Probab. 36 (2008) 2332–2353] et [Existence, uniqueness and approximation for stochastic Schrödinger equation: The Poisson case (2007)]. Ici, les techniques probabilistes utilisés sont complétement différentes afin de pouvoir mixer les deux types d’évolutions: diffusives et poissoniennes.