《受限條件下量子系統的學習控制與性能最佳化》是依託中國科學院數學與系統科學研究院，由齊波擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：受限條件下量子系統的學習控制與性能最佳化
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：齊波
- 依託單位：中國科學院數學與系統科學研究院
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
控制量子系統已經變成幾個前沿技術領域的關鍵任務，它與量子計算、量子通訊、飛秒雷射選鍵化學等密切相關。實際的量子控制任務總面臨一些限制條件。項目將研究受限條件下量子系統的控制問題，提出有效的控制理論與方法並對受限條件下的量子系統性能進行最佳化。項目將考慮三類受限條件，即控制資源受限制（比如只有特定形式的控制場有效）、量子系統的哈密頓量中含有不確定性（比如系統的哈密頓量含有參數不確定性）、量子系統與非理想環境相互作用（比如馬爾科夫開放量子系統中含不確定性）。對控制資源受限條件下的量子系統，將提出基於保真度的量子啟發式強化學習算法並用於控制設計。對含哈密頓量不確定性的量子系統，將提出新的採樣學習控制理論指導系統設計。對非理想環境下量子系統，提出採樣數據控制理論與方法對系統性能進行最佳化。項目的實施對量子控制的理論研究具有重要的促進作用，擬提出的控制方法對加速量子技術走向實用具有重要的指導價值。
結題摘要
如何有效的控制量子系統是前沿量子信息技術的的關鍵任務，它與量子計算、量子通訊、量子模擬、飛秒雷射選鍵化學等密切相關。實際的量子控制任務總面臨一些限制條件，本項目緊緊圍繞受限條件下實際量子系統的控制問題，提出有效的控制算法並對受限條件下的量子系統性能進行最佳化。主要成果包括：1. 提出了一個基於保真度的機率 Q 學習算法，並有效套用於量子控制問題；2. 提出基於採樣的學習控制策略，並套用於不同的量子控制與分類任務，取得了令人滿意的控制效果；3. 擴展了量子系統的採樣數據控制方法，方案更易於物理實現；4.對基於原子自旋效應的超高靈敏磁場測量與慣性測量進行了理論研究，給出了自旋破壞碰撞馳豫下超高靈敏磁場測量的理論極限以及首次提出利用增廣卡爾曼濾波方法估計實際慣性，顯著提高了估計精度；5. 研究了如何進行快速高精密的量子層析，提出了快速高精密的自適應量子層析算法，並且通過實際實驗驗證了該方法的有效性。
