論文の概要: No-Collapse Accurate Quantum Feedback Control via Conditional State Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07254v2
• Date: Wed, 22 Nov 2023 11:23:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 19:18:16.601296
• Title: No-Collapse Accurate Quantum Feedback Control via Conditional State Tomography
• Title（参考訳）: 条件状態トモグラフィによる非破壊的量子フィードバック制御
• Authors: Sangkha Borah and Bijita Sarma
• Abstract要約: 測定ベースフィードバック制御(MBFC)プロトコルの有効性は,測定ノイズの存在によって阻害される。 本研究は、条件力学のノイズフリーモニタリングを可能にするリアルタイム連続状態推定手法について検討する。 このアプローチは強化学習(RL)に基づく制御において特に有用であり、RLエージェントは任意の条件付き観測値でトレーニングすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The effectiveness of measurement-based feedback control (MBFC) protocols is hampered by the presence of measurement noise, which affects the ability to accurately infer the underlying dynamics of a quantum system from noisy continuous measurement records to determine an accurate control strategy. To circumvent such limitations, this work explores a real-time stochastic state estimation approach that enables noise-free monitoring of the conditional dynamics including the full density matrix of the quantum system using noisy measurement records within a single quantum trajectory -- a method we name as `conditional state tomography'. This, in turn, enables the development of precise MBFC strategies that lead to effective control of quantum systems by essentially mitigating the constraints imposed by measurement noise and has potential applications in various feedback quantum control scenarios. This approach is particularly useful for reinforcement-learning (RL)-based control, where the RL-agent can be trained with arbitrary conditional averages of observables, and/or the full density matrix as input (observation), to quickly and accurately learn control strategies.
• Abstract（参考訳）: 測定に基づくフィードバック制御 (mbfc) プロトコルの有効性は, 測定ノイズの存在によって阻害され, ノイズ連続計測記録から量子システムの基盤となるダイナミクスを正確に推測し, 正確な制御戦略を決定する能力に影響を及ぼす。 このような制約を回避するため、本研究では、単一量子軌道内のノイズ測定記録を用いた量子システムのフル密度行列を含む条件付きダイナミクスのノイズフリーな監視を可能にする、実時間確率的状態推定手法について検討する。 これにより、測定ノイズによって課される制約を緩和し、様々なフィードバック量子制御シナリオに潜在的に適用することで、量子システムの効果的な制御につながる正確なMBFC戦略の開発が可能になる。 この手法は強化学習(RL)に基づく制御において特に有用であり、RLエージェントは任意の条件付き可観測物の平均値および/またはフル密度行列を入力(観測)としてトレーニングし、制御戦略を迅速かつ正確に学習することができる。

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