改进的迭代收缩阈值算法及其在量子状态估计中的应用

• 作者: 丁娇 丛爽 张坤
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 量子状态估计 迭代收缩阈值算法 加速算子 优化算法
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1667-1672
• 页数: 6页
• 字数: 6095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2020.90670

摘要

本文将含有稀疏干扰的量子状态估计问题,转化为考虑量子状态的约束条件下,分别求解密度矩阵的核范数,以及稀疏干扰l1范数的两个子问题的优化问题.针对迭代收缩阈值算法(ISTA)所存在的收敛速度慢的问题,通过在两个子问题的迭代估计中,引入一个加速算子,对当前值与前一次值之差进行进一步的补偿,来提高算法的迭代速度(FISTA).并将FISTA算法应用于求解含有稀疏干扰的量子状态估计中.针对5个量子位的状态估计的仿真实验,将FISTA分别与ISTA、交替方向乘子法(ADMM)、不动点方程的ADMM算法(FP–ADMM),以及非精确的ADMM算法(I–ADMM)4种优化算法进行性能对比.实验结果表明,FISTA算法具有更加优越的收敛速度,并且能够得到更小的量子状态估计误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丛爽	中国科学技术大学自动化系	140	2382	22.0	45.0
2	丁娇	中国科学技术大学自动化系	4	27	2.0	4.0
3	张坤	中国科学技术大学自动化系	71	777	13.0	26.0