研究了n比特随机量子系统实时状态估计及其反馈控制的问题.对于连续弱测量(Continuous weak measurement, CWM)过程存在高斯噪声的情况,基于在线交替方向乘子法(Online alternating direction multiplier method,OADM)推导出一种适用于...研究了n比特随机量子系统实时状态估计及其反馈控制的问题.对于连续弱测量(Continuous weak measurement, CWM)过程存在高斯噪声的情况,基于在线交替方向乘子法(Online alternating direction multiplier method,OADM)推导出一种适用于n比特随机量子系统的实时量子状态估计算法,即QSE-OADM (Quantum state estimation based on OADM).运用李雅普诺夫方法设计控制律,实现基于实时量子状态估计的反馈控制,并证明所提控制律的收敛性.以2比特随机量子系统为例进行数值仿真实验,通过与基于QST-OADM (Quantum state tomography based on OADM)算法和OPG-ADMM (Online proximal gradient-based alternating direction method of multipliers)算法的量子反馈控制方案的性能对比,验证了所提控制方案的优越性.展开更多
文摘传统Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统模型因模糊规则使用样本全部特征,导致模型的可解释性较差,冗余特征的存在还会导致模型的过拟合,降低模型的泛化性能。针对该问题,提出了一种模糊系统联合稀疏建模新方法L2-CFS-FIS(L2-common feature selection fuzzy inference systems),从而提高模型的泛化性能和可解释性。该方法充分考虑存在于模糊规则间的公共特征信息,同时引入模型过拟合处理机制,将模糊系统建模问题转化为一个基于双正则的联合优化问题,并使用交替方向乘子(alternating direction method of multipliers,ADMM)算法来进行求解。实验结果表明,该方法所构造的模糊系统不仅能够获得较为满意的泛化性能,而且通过有效地挖掘规则间重要的公共特征,可以确保模型具有较高的可解释性。
文摘研究了n比特随机量子系统实时状态估计及其反馈控制的问题.对于连续弱测量(Continuous weak measurement, CWM)过程存在高斯噪声的情况,基于在线交替方向乘子法(Online alternating direction multiplier method,OADM)推导出一种适用于n比特随机量子系统的实时量子状态估计算法,即QSE-OADM (Quantum state estimation based on OADM).运用李雅普诺夫方法设计控制律,实现基于实时量子状态估计的反馈控制,并证明所提控制律的收敛性.以2比特随机量子系统为例进行数值仿真实验,通过与基于QST-OADM (Quantum state tomography based on OADM)算法和OPG-ADMM (Online proximal gradient-based alternating direction method of multipliers)算法的量子反馈控制方案的性能对比,验证了所提控制方案的优越性.
