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基于量子系综分类的量子系统哈密顿量辨识
被引量:
1
1
作者
陈春林
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期1460-1464,共5页
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,...
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.
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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
下载PDF
职称材料
题名
基于量子系综分类的量子系统哈密顿量辨识
被引量:
1
1
作者
陈春林
机构
南京大学工程管理学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期1460-1464,共5页
基金
国家重点研发计划(2016YFD0702100)
国家自然科学基金项目(61273327)资助~~
文摘
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
Keywords
quantum ensemble classification
Hamiltonian identification
sampling-based learning control
quantum learning control
分类号
O413 [理学—理论物理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于量子系综分类的量子系统哈密顿量辨识
陈春林
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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