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Spin nonclassicality and quantum phase transition in the XY spin model 期刊论文
Physica Scripta, 2020, 卷号: 95, 期号: 10
作者:  Dai,Hao;  Fu,Shuangshuang;  Luo,Shunlong
收藏  |  浏览/下载：150/0  |  提交时间：2021/01/14
quantum phase transition  spin nonclassicality  Wigner-Yanase skew information  
Dynamics of nonclassicality in photon-loss channel 期刊论文
Physica Scripta, 2020, 卷号: 95, 期号: 7
作者:  Fu,Shuangshuang;  Huan,Cheng;  Luo,Shunlong
收藏  |  浏览/下载：163/0  |  提交时间：2020/09/23
Wigner-Yanase skew information  photon-loss channel  decoherence  Nonclassicality  
From asymmetry to correlations 期刊论文
EPL, 2020, 卷号: 130, 期号: 3, 页码: 7
作者:  Li, Nan;  Luo, Shunlong;  Sun, Yuan
收藏  |  浏览/下载：176/0  |  提交时间：2020/09/23
03  67  -a  03  65  Ta  
Atomic nonclassicality in the Jaynes-Cummings model 期刊论文
PHYSICS LETTERS A, 2020, 卷号: 384, 期号: 12, 页码: 7
作者:  Dai, Hao;  Fu, Shuangshuang;  Luo, Shunlong
收藏  |  浏览/下载：173/0  |  提交时间：2020/05/24
Atomic states  Bosonic fields  Nonclassicality  Jaynes-Cummings model  Wigner-Yanase skew information  
Quantifying non-Gaussianity of bosonic fields via an uncertainty relation 期刊论文
PHYSICAL REVIEW A, 2020, 卷号: 101, 期号: 1, 页码: 8
作者:  Fu, Shuangshuang;  Luo, Shunlong;  Zhang, Yue
收藏  |  浏览/下载：171/0  |  提交时间：2020/05/24
Detecting non-Gaussianity via nonclassicality 期刊论文
Physica Scripta, 2020, 卷号: 95, 期号: 3
作者:  Zhang,Yue;  Luo,Shunlong
收藏  |  浏览/下载：136/0  |  提交时间：2020/03/10
quantum optics  non-Gaussianity  nonclassicality  Wigner–Yanase skew information  
Gaussian states as minimum uncertainty states 期刊论文
PHYSICS LETTERS A, 2020, 卷号: 384, 期号: 1, 页码: 5
作者:  Fu, Shuangshuang;  Luo, Shunlong;  Zhang, Yue
收藏  |  浏览/下载：184/0  |  提交时间：2020/05/24
Bosonic fields  Gaussian states  Uncertainty relation  Minimum uncertainty states  Wigner-Yanase skew information  
Skew Information Revisited: Its Variants and a Comparison of Them 期刊论文
THEORETICAL AND MATHEMATICAL PHYSICS, 2020, 卷号: 202, 期号: 1, 页码: 104-111
作者:  Luo, Shunlong;  Sun, Yuan
收藏  |  浏览/下载：159/0  |  提交时间：2020/05/24
skew information  square root  convexity  quantum coherence  variance