检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程与电子技术 2021年第6期43卷 1636-1643页

作者：丛爽张坤中国科学技术大学自动化系安徽合肥230027

针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法。首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上,通过增加对量子态的约束条件,将其应用于在... 详细信息

针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法。首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上,通过增加对量子态的约束条件,将其应用于在线的量子状态估计中,将量子态在线估计问题转化为一个带有量子态约束条件的卡尔曼滤波优化问题。其次,通过将待优化问题的求解分解成两个凸优化子问题,一个是基于在线卡尔曼滤波算法求解无约束条件下的量子测量更新问题,另一个是利用量子约束条件信息,通过求解矩阵投影问题来获得估计状态。最后,将所提算法应用到4量子位系统状态的在线估计数值实验中,进行了性能对比实验。实验结果表明,所提算法具有更优的在线状态估计精度,并且能够以更少的采样次数和耗时,实现较高精度的量子状态在线估计。

关键词：在线量子态估计连续弱测量约束卡尔曼滤波凸优化

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带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法

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控制理论与应用 2021年第8期38卷 1188-1196页

作者：丛爽汪涛张坤中国科学技术大学自动化系安徽合肥230027

针对连续弱测量中存在高斯噪声的情况,提出一种带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法.将量子态估计问题转化为含量子约束的凸优化问题,通过引入Von Neumann散度(量子相对熵),在一阶最优条件下,推导出指数型的量子态迭代... 详细信息

针对连续弱测量中存在高斯噪声的情况,提出一种带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法.将量子态估计问题转化为含量子约束的凸优化问题,通过引入Von Neumann散度(量子相对熵),在一阶最优条件下,推导出指数型的量子态迭代公式,保证量子态密度矩阵的半正定性.再通过对迭代结果进行迹为1的投影,得到最终的量子态估计值.同时在迭代公式中设计自适应的学习速率,进一步加快算法的收敛速度.将所提出的算法分别在1,2,3和4个量子位系统上,进行了在线量子态估计的数值仿真实验,并与现有的在线量子态估计算法进行了性能对比.实验结果表明,所提出的算法具有更好的快速收敛性,以及更高的状态估计精度.

关键词：量子态在线估计连续弱测量矩阵指数梯度算法自适应学习速率

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开放量子系统的状态估计和反馈控制

开放量子系统的状态估计和反馈控制

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作者： Shahid Qamar 中国科学技术大学

学位级别：博士

随着量子动力学行为的进步和理解,量子现象的应用前景广阔,这促进了量子控制理论的发展。另一方面,量子系统行为的独特性使得量子反馈控制成为具有挑战性的研究领域。尽管在有些文献中量子反馈控制取得了很好的效果,但仍需要更有效,更... 详细信息

随着量子动力学行为的进步和理解,量子现象的应用前景广阔,这促进了量子控制理论的发展。另一方面,量子系统行为的独特性使得量子反馈控制成为具有挑战性的研究领域。尽管在有些文献中量子反馈控制取得了很好的效果,但仍需要更有效,更有效的方法来开发量子理论的反馈控制框架。本论文的主要目的是开发在线状态估计过程中和量子技术应用中反馈控制问题的新方法。在本论文中,首先设计了两能级开放随机量子系统（OSQS）在已知初始状态情况下的基于李雅普诺的反馈控制（LFC）。众所周知,在存在退相干因子（自发发射）和环境干扰的情况下,OSQS的状态转移是一项艰巨的任务。因此,LFC的目的是将OSQS的状态从任意状态转移到期望的量子系统以获得高状态转移保真度。基于测量结果的反馈控制律在量子控制理论中非常重要。因此,在第二部分中,基于估计器的Lyapunov反馈控制（ELFC）被设计用于两能级双线性马尔可夫系统中OSQS。开发估计器以估计系统的未知状态信息,并且基于在线估计结果改变反馈控制信号以实现令人满意的控制性能。所提出的状态相关差分Riccati方程（SDDRE）非线性状态估计器（NSE）的状态由连续弱测量数据连续更新以收敛到系统状态。建议的ELFC法是根据SDDRE NSE的估计状态设计的。此外,量子测量在状态转换中的积极效果通过研究OSQS从具有高保真度的任意初始状态到期望状态的状态转换来说明。最后,引入状态相关Riccati方程,设计基于非线性状态估计（NSE）的非线性最优反馈跟踪控制（NOFTC）策略,用于两能级双线性开放非马尔可夫随机量子系统（ONMSQS）。估计的状态变量用于设计NOFTC以用于参考模型的稳定和输出跟踪。选择参考模型的输出状态作为ONMSQS的NOFTC的期望性能。数值模拟结果验证了所提出的NOFTC策略在状态估计和跟踪给定参考轨迹方面的可实现性,即具有高状态转移成功率的最终参考目标状态。提出的在线方法NSE和NOFTC的重要性在于它为开发在线非线性量子态估计和非线性反馈控制的一般框架提供了基本支持。

关键词：开放随机量子系统连续弱测量状态反馈控制非线性最优控制在线状态估计 Lyapunov控制状态转移保真度

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开放量子系统状态的在线估计及其反馈控制

开放量子系统状态的在线估计及其反馈控制

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作者：唐雅茹中国科学技术大学

学位级别：硕士

量子状态估计(QSE)，是量子信息处理和量子系统控制的重要研究内容之一，根据估计出的量子系统状态，人们可以获取量子系统的当前有效信息，然后利用该信息来设计相应的控制策略实现对量子系统的反馈控制。本论文研究开放量子系统的状... 详细信息

量子状态估计(QSE)，是量子信息处理和量子系统控制的重要研究内容之一，根据估计出的量子系统状态，人们可以获取量子系统的当前有效信息，然后利用该信息来设计相应的控制策略实现对量子系统的反馈控制。本论文研究开放量子系统的状态在线估计及其反馈控制问题，提出高效的在线估计算法并基于实时估计状态设计状态反馈控制律，论文的主要研究内容包括以下三个方面:\n 1.基于连续弱测量实现单比特开放量子系统的状态在线估计。根据量子弱测量过程推导出作用在被测系统上的测量算符。通过构造弱测量算符，给出单比特量子系统状态的动力学演化方程。利用绘景之间的转换关系，给出测量算符的演化方程。根据不同时刻的测量算符以及测量值构造针对当前时刻状态的采样矩阵与采样值序列。将量子系统的状态估计问题转化为密度矩阵的核范数优化问题，并利用最小二乘方法进行求解以重构出系统的状态密度矩阵。最后，通过仿真实验对所提出方案进行验证，并分析系统参数对状态在线估计效果的影响。\n 2.基于连续弱测量和压缩传感理论实现2-qubit系统的状态在线估计。利用单比特量子系统中所构造的弱测量算符推导出2-qubit系统的状态演化方程。根据演化方程的特性，给出基于连续弱测量的n-qubit系统状态演化的通用模型。利用压缩传感理论减少测量次数，构造动态的采样矩阵和采样值序列，然后求解系统状态密度矩阵的优化方程来获得状态的在线估计值。最后，仿真实验验证了所提出估计方案的有效性，以及n-qubit系统通用模型的适用性。\n 3.基于量子状态在线估计和Lyapunov稳定性定理实现单比特开放量子系统的状态反馈控制。根据连续弱测量过程，给出一种新的测量值序列的构造方法。基于在线交叉方向乘子法提出一种新的量子状态在线估计算法(QSE-OADM)。通过将原始优化问题转化为两个子优化问题，然后分别最小化这两个子问题，即优化具有量子态约束的状态密度矩阵的核范数，以及高斯噪声的l2范数来获原始问题的最优解。根据在线估计状态与Lyapunov稳定性定理设计状态反馈控制律以实现状态转移，并对控制律进行数学证明。最后，通过仿真实验验证所提出估计算法以及所设计控制律的有效性，并对实验特性进行对比分析。

关键词：开放量子系统状态在线估计反馈控制连续弱测量压缩传感

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考虑噪声与干扰情况下的在线量子状态估计

考虑噪声与干扰情况下的在线量子状态估计

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作者：汪涛中国科学技术大学

学位级别：硕士

在线量子状态估计,是量子通信与量子计算的研究基础,是实现信息安全与高效计算的重要前提。利用连续弱测量技术,人们可以通过求解一系列凸优化问题,在线重构并跟踪动态演化的量子状态。本论文主要针对存在噪声和(或)干扰情况下的在线量... 详细信息

在线量子状态估计,是量子通信与量子计算的研究基础,是实现信息安全与高效计算的重要前提。利用连续弱测量技术,人们可以通过求解一系列凸优化问题,在线重构并跟踪动态演化的量子状态。本论文主要针对存在噪声和(或)干扰情况下的在线量子状态估计问题,分别提出不同的在线估计算法,并通过仿真实验进行性能对比,验证所提算法的有效性及优越性。论文的主要研究内容为:1.对量子系统连续弱测量过程中,存在高斯噪声的情况进行研究,提出带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法。对测量值序列中存在噪声的状态估计问题,将其抽象为满足量子态物理约束下,关于待测密度矩阵的凸优化问题。通过引入Von Neumann散度(量子相对熵),在一阶最优条件下,推导出指数型的量子态更新公式,依靠量子相对熵的特性,保证迭代过程中量子态密度矩阵的半正定性与共轭对称性。再通过对更新结果进行迹为1的投影,得到最终的量子态估计值。同时在更新公式中设计自适应的学习速率,进一步加快算法的收敛速度。将所提算法分别在1,2,3和4量子位系统上进行数值仿真实验,结果表明,与现有算法的估计效果对比,所提算法具有更好的收敛性,以及更高的状态估计精度。2.对连续弱测量过程中,量子系统本身存在稀疏干扰的情况进行研究,提出基于快速迭代阈值收缩法的在线量子状态估计算法。稀疏干扰在密度矩阵的某些随机位置上引入了野值。数学上,将存在稀疏干扰的在线估计问题抽象为关于待估计状态与干扰矩阵的双变量凸优化问题,并利用在线交替方向乘子法对其进行分解。分解后,关于待估计状态的子问题为满足量子态物理约束前提下,最小化密度矩阵的椭圆范数;关于稀疏干扰的子问题为最小化干扰值的椭圆范数与l1范数。其中,稀疏干扰的子问题存在连续可微的椭圆范数平方项与不连续可微的l1范数,将其转化为为软阈值函数所能解决的优化问题形式,并采用快速迭代阈值收缩法进行求解。最后通过一阶最优条件获得待估计的系统状态。仿真实验验证了所提算法的有效性与优越性。3.对在线估计中,同时存在高斯噪声与稀疏干扰的情况进行研究,基于连续弱测量技术与在线交替方向乘子法,提出一种在线量子状态滤波器算法,从被高斯噪声与稀疏干扰耦合的测量值序列中,实时重构出量子状态。在数学上,该问题被转化为最小化密度矩阵的椭圆范数,高斯噪声l2范数,稀疏干扰l1范数,并带有量子态约束的凸优化问题。基于在线交替方向乘子法,将量子态估计问题分解为两个子问题,并将稀疏干扰与密度矩阵估计值配置到同一子问题中,利用一阶最优条件与迭代阈值收缩法进行求解。此外,通过采用滑动窗口,流式地进行数据处理,使得所提算法在同时包含噪声与干扰的环境中,具有更高的估计精度与运行效率。数值实验表明,相比于现有的在线量子态估计算法,所提算法更具有优越性。

关键词：在线量子状态估计连续弱测量迭代阈值收缩在线交替方向乘子法

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自由演化量子态的一种在线估计算法

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网络安全与数据治理 2022年第8期41卷 79-85,105页

作者：黄吉丛爽张坤中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230026

目前,对量子状态估计的算法大都采用离线批处理的方式进行,但离线量子态估计的方法对演化的量子系统难以实时估计。为了解决这一问题,提出一种在线优化算法,用于从具有测量随机噪声的量子系统中,通过连续弱测量估计该自由演化量子系统... 详细信息

目前,对量子状态估计的算法大都采用离线批处理的方式进行,但离线量子态估计的方法对演化的量子系统难以实时估计。为了解决这一问题,提出一种在线优化算法,用于从具有测量随机噪声的量子系统中,通过连续弱测量估计该自由演化量子系统的状态密度。该算法基于在线邻近梯度法和交替方向乘子法提出,通过1、2、3和4位量子系统的仿真实验,验证了该算法计算高效,对测量随机噪声具有更高的鲁棒性。

关键词：在线优化算法连续弱测量状态密度

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