动态控制场下一种改进的量子最优控制

结合量子系统的自身特点,针对直接将经典最优控制应用到量子系统中所存在的可靠性不高、收敛速度较慢等问题,借助于动态迭代控制场提出了一种更高效、收敛性更好的单调收敛的改进量子最优控制算法(IQOCT)。通过系统仿真实验,对控制场权值、收敛速度以及迭代步进参数之间的关系作了详细的分析。结果表明,与一般最优算法和共轭梯度算法相比,改进算法在可靠性和收敛速度等方面都有明显提高。

基于最小信息损失准则的降阶LQG控制器设计

从信息论的角度出发,研究了LQG控制器降阶问题。在考察系统内部状态信息描述的基础上,提出了两种基于交叉格莱姆矩阵最小信息损失的LQG控制器降阶方法。将由这两种方法得出的降阶LQG控制器分别与全阶LQG控制器、基于最小K-L信息距离的降阶控制器进行仿真对比研究,比较各闭环系统的控制性能。仿真结果表明,提出的降阶控制器能较好地逼近全阶控制器实现闭环系统性能。