論文の概要: Robust Quantum Control: Analysis & Synthesis via Averaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14193v1
- Date: Tue, 30 Aug 2022 12:09:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-28 11:51:01.561402
- Title: Robust Quantum Control: Analysis & Synthesis via Averaging
- Title（参考訳）: ロバスト量子制御:平均化による解析と合成
- Authors: Robert L. Kosut, Gaurav Bhole, Herschel Rabitz
- Abstract要約: 従来の平均化法に基づくロバストネス解析と量子(単位)制御合成のためのアプローチを提案する。
その結果は、名目上の(不確実性のない)忠実さと、よく知られた堅牢性尺度である相互作用(エラー)ハミルトニアン(英語版)のサイズとを競合する多重基準最適化(英語版)である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2320417845168326
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An approach is presented for robustness analysis and quantum (unitary)
control synthesis based on the classic method of averaging. The result is a
multicriterion optimization competing the nominal (uncertainty-free) fidelity
with a well known robustness measure: the size of an interaction (error)
Hamiltonian, essentially the first term in the Magnus expansion of an
interaction unitary. Combining this with the fact that the topology of the
control landscape at high fidelity is determined by the null space of the
nominal fidelity Hessian, we arrive at a new two-stage algorithm. Once the
nominal fidelity is sufficiently high, we approximate both the nominal fidelity
and robustness measure as quadratics in the control increments. An optimal
solution is obtained by solving a convex optimization for the control
increments at each iteration to keep the nominal fidelity high and reduce the
robustness measure. Additionally, by separating fidelity from the robustness
measure, more flexibility is available for uncertainty modeling.
- Abstract（参考訳）: 従来の平均化法に基づくロバストネス解析と量子(単位)制御合成のためのアプローチを提案する。
その結果は、名目上(不確かさのない)忠実度とよく知られた堅牢性尺度(相互作用(エラー)ハミルトンの規模を競合する多重基準最適化であり、相互作用ユニタリのマグナス展開において、本質的には最初の項である。
これと高忠実度制御のトポロジーが名目的忠実性ヘッセンのヌル空間によって決定されるという事実を組み合わせることで、新しい二段階アルゴリズムにたどり着く。
名目忠実度が十分に高い場合には、名目忠実度とロバスト性尺度の両方を制御インクリメントの二次として近似する。
各イテレーションにおける制御インクリメントに対する凸最適化を解いて、名目忠実度を高く保ち、ロバスト性測度を低減した最適解を得る。
さらに、忠実度をロバスト性尺度から分離することで、不確実性モデリングの柔軟性を高めることができる。
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