基于量子系综分类的量子系统哈密顿量辨识

• 作者: 陈春林
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 物理学
• 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
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1460-1464
• 页数: 5页
• 分类号: O413
• 字数: 4871字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2017.70747

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈春林	南京大学工程管理学院	7	114	2.0	7.0