基于量子系综分类的量子系统哈密顿量辨识
陈春林
南京大学工程管理学院,江苏南京,210093
摘要：针对量子系统中的哈密顿量辨识问题,提出了一种基于量子系综分类的量子系统参数辨识方法.首先,所采用的量子系综分类方法结合了基于采样的学习控制方法和梯度流算法,可利用所设计的控制场有效区分具有不同哈密顿量参数的量子系统;其次,以交叉验证的方式对于所需估计的哈密顿量参数值进行区间判定,提高估计可靠性;再次,采用逐次细化判定区间的方法,辨识出最终的哈密顿量参数;最后,通过数值仿真验证了所提出的量子系统哈密顿量辨识方法的有效性和实用性.
关键词：量子系综分类哈密顿量辨识基于采样的学习控制量子学习控制
分类号：O413(理论物理学)
资助基金：国家重点研发计划(2016YFD0702100)国家自然科学基金项目(61273327)Supported by National Key Research and Development Program of China(2016YFD0702100)National Natural Science Foundation of China(61273327)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1460-1464 )
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