論文の概要: Time-local optimal control for parameter estimation in the Gaussian
regime
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03551v2
- Date: Tue, 21 Jan 2020 10:34:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 23:21:47.166219
- Title: Time-local optimal control for parameter estimation in the Gaussian
regime
- Title(参考訳): ガウス領域におけるパラメータ推定のための時間局所最適制御
- Authors: Alexander Predko, Francesco Albarelli and Alessio Serafini
- Abstract要約: 瞬時制御ユニタリは、オープンダイナミクスによって引き起こされる情報の減少を軽減するために用いられる。
このような制御に対して、局所的に最適な(時間内での)選択は、量子フィッシャー情報の時間微分を最大化するものである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 68.8204255655161
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Information about a classical parameter encoded in a quantum state can only
decrease if the state undergoes a non-unitary evolution, arising from the
interaction with an environment. However, instantaneous control unitaries may
be used to mitigate the decrease of information caused by an open dynamics. A
possible, locally optimal (in time) choice for such controls is the one that
maximises the time-derivative of the quantum Fisher information (QFI)
associated with a parameter encoded in an initial state. In this study, we
focus on a single bosonic mode subject to a Markovian, thermal master equation,
and determine analytically the optimal time-local control of the QFI for its
initial squeezing angle (optical phase) and strength. We show that a single
initial control operation is already optimal for such cases and quantitatively
investigate situations where the optimal control is applied after the open
dynamical evolution has begun.
- Abstract(参考訳): 量子状態に符号化された古典的パラメータに関する情報は、状態が環境との相互作用から生じる非単体進化を行う場合にのみ減少する。
しかし、オープンダイナミクスによって引き起こされる情報の減少を緩和するために、瞬時制御ユニタリを使用することができる。
そのような制御に対して可能な局所的最適(時間的)選択は、初期状態で符号化されたパラメータに関連する量子フィッシャー情報(qfi)の時間導出を最大化するものである。
本研究では,マルコフ型サーマルマスター方程式を対象とする単一ボソニックモードに着目し,初期スクイーズ角度(光学位相)と強度に対するQFIの最適時間-局所制御を解析的に決定する。
そこで本研究では, 単一初期制御操作が既に最適であることを示すとともに, 開動力学的進化が始まってから最適制御が適用される状況について定量的に検討する。
関連論文リスト
- Time-optimal state transfer for an open qubit [0.0]
最小時間を求め、対応する最適制御の構造を確立することは、量子制御の重要な問題である。
最小のステアリング時間に対して上と下の両方の見積もりを厳格に導き出す。
実用的なアプリケーションでは、明示的なほぼ最適な状態転送プロトコルが提供される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T16:06:57Z) - A Physics-informed Deep Learning Approach for Minimum Effort Stochastic
Control of Colloidal Self-Assembly [9.791617215182598]
制御目的は、所定の初期確率尺度から最小制御労力で所定の終端確率尺度へ状態PDFを操る観点から定式化される。
我々は、関連する最適制御問題に対する最適性の条件を導出する。
提案手法の性能は, ベンチマークコロイド自己集合問題に対する数値シミュレーションにより検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-19T07:01:57Z) - On optimization of coherent and incoherent controls for two-level
quantum systems [77.34726150561087]
本稿では、閉かつオープンな2レベル量子系の制御問題について考察する。
閉系の力学は、コヒーレント制御を持つシュリンガー方程式によって支配される。
開系の力学はゴリーニ=コサコフスキー=スダルシャン=リンドブラッドのマスター方程式によって支配される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T09:08:03Z) - Application of Pontryagin's Maximum Principle to Quantum Metrology in
Dissipative Systems [8.920103626492315]
我々は「ツイスト・アンド・ターン」問題に対して量子フィッシャー情報を最大化する最適制御を求める。
最適制御は散逸することなく特異であるが、量子デコヒーレンスを導入すると非有界となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-30T00:02:57Z) - Optimal control and selectivity of qubits in contact with a structured
environment [7.07321040534471]
量子ビット人口と緩和効果の操作範囲を示す。
一定の最大強度の形状制御による到達可能な量子状態が数値的に見つかる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T13:35:12Z) - Leveraging Global Parameters for Flow-based Neural Posterior Estimation [90.21090932619695]
実験観測に基づくモデルのパラメータを推定することは、科学的方法の中心である。
特に困難な設定は、モデルが強く不確定であるとき、すなわち、パラメータの異なるセットが同一の観測をもたらすときである。
本稿では,グローバルパラメータを共有する観測の補助的セットによって伝達される付加情報を利用して,その不確定性を破る手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T12:23:13Z) - The Variational Method of Moments [65.91730154730905]
条件モーメント問題は、観測可能量の観点から構造因果パラメータを記述するための強力な定式化である。
OWGMMの変動最小値再構成により、条件モーメント問題に対する非常に一般的な推定器のクラスを定義する。
同じ種類の変分変換に基づく統計的推測のためのアルゴリズムを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-17T07:21:06Z) - Gaussian Process-based Min-norm Stabilizing Controller for
Control-Affine Systems with Uncertain Input Effects and Dynamics [90.81186513537777]
本稿では,この問題の制御・アフィン特性を捉えた新しい化合物カーネルを提案する。
この結果の最適化問題は凸であることを示し、ガウス過程に基づく制御リャプノフ関数第二次コーンプログラム(GP-CLF-SOCP)と呼ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-14T01:27:32Z) - Adaptive Control and Regret Minimization in Linear Quadratic Gaussian
(LQG) Setting [91.43582419264763]
我々は不確実性に直面した楽観主義の原理に基づく新しい強化学習アルゴリズムLqgOptを提案する。
LqgOptはシステムのダイナミクスを効率的に探索し、モデルのパラメータを信頼区間まで推定し、最も楽観的なモデルのコントローラをデプロイする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-12T19:56:38Z) - Time-optimal control of a dissipative qubit [9.035958018596155]
時間-最適プロトコルを決定するためにポントリャーギンの最大原理に基づく形式主義を適用する。
散逸は通常、システムを最大混合状態に駆動する。
しかし、ある特定の散逸チャネルでは、最適制御はシステムを無限に長いエントロピー状態から遠ざけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-18T15:43:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。