【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61973290)资助.
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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
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