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带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法
被引量:
2
1
作者
丛爽
汪涛
张坤
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1188-1196,共9页
针对连续弱测量中存在高斯噪声的情况,提出一种带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法.将量子态估计问题转化为含量子约束的凸优化问题,通过引入Von Neumann散度(量子相对熵),在一阶最优条件下,推导出指数型的量子态迭代...
针对连续弱测量中存在高斯噪声的情况,提出一种带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法.将量子态估计问题转化为含量子约束的凸优化问题,通过引入Von Neumann散度(量子相对熵),在一阶最优条件下,推导出指数型的量子态迭代公式,保证量子态密度矩阵的半正定性.再通过对迭代结果进行迹为1的投影,得到最终的量子态估计值.同时在迭代公式中设计自适应的学习速率,进一步加快算法的收敛速度.将所提出的算法分别在1,2,3和4个量子位系统上,进行了在线量子态估计的数值仿真实验,并与现有的在线量子态估计算法进行了性能对比.实验结果表明,所提出的算法具有更好的快速收敛性,以及更高的状态估计精度.
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关键词
量子态在线估计
连续弱测量
矩阵指数梯度算法
自适应学习速率
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职称材料
题名
带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法
被引量:
2
1
作者
丛爽
汪涛
张坤
机构
中国科学技术大学自动化系
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1188-1196,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61973290)资助.
文摘
针对连续弱测量中存在高斯噪声的情况,提出一种带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法.将量子态估计问题转化为含量子约束的凸优化问题,通过引入Von Neumann散度(量子相对熵),在一阶最优条件下,推导出指数型的量子态迭代公式,保证量子态密度矩阵的半正定性.再通过对迭代结果进行迹为1的投影,得到最终的量子态估计值.同时在迭代公式中设计自适应的学习速率,进一步加快算法的收敛速度.将所提出的算法分别在1,2,3和4个量子位系统上,进行了在线量子态估计的数值仿真实验,并与现有的在线量子态估计算法进行了性能对比.实验结果表明,所提出的算法具有更好的快速收敛性,以及更高的状态估计精度.
关键词
量子态在线估计
连续弱测量
矩阵指数梯度算法
自适应学习速率
Keywords
online quantum state estimation
continuous weak measurement
matrix exponentiated gradient algorithm
adaptive learning rate
分类号
O413 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法
丛爽
汪涛
张坤
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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