論文の概要: Exponential Selection and Feedback Stabilization of Invariant Subspaces
of Quantum Trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04599v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 21:32:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 17:17:12.876469
- Title: Exponential Selection and Feedback Stabilization of Invariant Subspaces
of Quantum Trajectories
- Title(参考訳): 量子軌道の不変部分空間の指数選択とフィードバック安定化
- Authors: Nina H. Amini, Ma\"el Bompais, Cl\'ement Pellegrini
- Abstract要約: 量子軌道は、その最小不変部分空間の1つによって指数的に高速に支持されることを示す。
さらに、目的とする部分空間への収束を可能にするフィードバック制御戦略を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We show that quantum trajectories become exponentially fast supported by one
of their minimal invariant subspaces. Exponential convergence is shown in
expectation using Lyapunov techniques. The proof is based on an in-depth study
of the identifiability of the probability distributions generated in the
different subspaces. We furthermore introduce a feedback control strategy that
allows for the targeted convergence towards a desired subspace. This
convergence is also achieved at exponential speed.
- Abstract(参考訳): 量子軌道は、その最小不変部分空間の1つによって指数的に高速に支持されることを示す。
指数収束はリアプノフ法を用いて予想される。
この証明は、異なる部分空間で生成される確率分布の識別可能性に関する深い研究に基づいている。
さらに,目的とする部分空間への収束を可能にするフィードバック制御戦略も導入する。
この収束は指数速度でも達成される。
関連論文リスト
- Convergence of Score-Based Discrete Diffusion Models: A Discrete-Time Analysis [56.442307356162864]
連続時間マルコフ連鎖(CTMC)に基づくスコアベース離散拡散モデルの理論的側面について検討する。
本稿では,事前定義された時間点におけるスコア推定値を利用する離散時間サンプリングアルゴリズムを一般状態空間$[S]d$に導入する。
我々の収束解析はジルサノフ法を用いて離散スコア関数の重要な性質を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T09:07:13Z) - A Unified Theory of Stochastic Proximal Point Methods without Smoothness [52.30944052987393]
近点法はその数値的安定性と不完全なチューニングに対する頑健性からかなりの関心を集めている。
本稿では,近位点法(SPPM)の幅広いバリエーションの包括的解析について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T21:09:19Z) - Partitioned Quantum Subspace Expansion [0.0]
クリロフ基底を用いた量子部分空間展開アルゴリズムの反復的一般化を提案する。
追加測定のために量子回路深度を交換することにより、量子部分空間拡張アルゴリズムは、短期的または早期の誤り訂正量子ハードウェアに適したアプローチであるように見える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T18:00:04Z) - Uncertainty Quantification via Stable Distribution Propagation [60.065272548502]
本稿では,ニューラルネットワークによる安定確率分布の伝播手法を提案する。
提案手法は局所線形化に基づいており,ReLU非線型性に対する全変動距離の近似値として最適であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T09:40:19Z) - Distributed Markov Chain Monte Carlo Sampling based on the Alternating
Direction Method of Multipliers [143.6249073384419]
本論文では,乗算器の交互方向法に基づく分散サンプリング手法を提案する。
我々は,アルゴリズムの収束に関する理論的保証と,その最先端性に関する実験的証拠の両方を提供する。
シミュレーションでは,線形回帰タスクとロジスティック回帰タスクにアルゴリズムを配置し,その高速収束を既存の勾配法と比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T02:08:40Z) - Exploring the Robustness of stabilizing controls for stochastic quantum evolutions [1.6590638305972631]
我々は、量子進化のための純粋状態や部分空間の安定化に対するモデリングエラーの効果を分析し、バウンドする。
オープンループとフィードバックコントロールプロトコルには,さまざまなアプローチが使用されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T02:03:01Z) - Efficient Informed Proposals for Discrete Distributions via Newton's
Series Approximation [13.349005662077403]
我々は,強い要求を伴わずに任意の離散分布に対する勾配的提案を開発する。
提案手法は,ニュートン級数展開による離散確率比を効率よく近似する。
提案手法は,メトロポリス・ハスティングス・ステップの有無にかかわらず,コンバージェンスレートが保証されていることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-27T16:28:23Z) - Representing Spatial Trajectories as Distributions [26.390932886877614]
学習された潜在空間の確率分布として軌道の部分的な観測を表現している。
我々のフレームワークは、任意の連続点の軌道から、補間と外挿の両方のサンプルを得ることを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T02:35:50Z) - Bernstein-Greene-Kruskal approach for the quantum Vlasov equation [91.3755431537592]
一次元定常量子ブラソフ方程式は、エネルギーを力学変数の1つとして分析する。
量子トンネル効果が小さい半古典的な場合、無限級数解が開発される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-18T20:55:04Z) - A Distributional Analysis of Sampling-Based Reinforcement Learning
Algorithms [67.67377846416106]
定常ステップサイズに対する強化学習アルゴリズムの理論解析に対する分布的アプローチを提案する。
本稿では,TD($lambda$)や$Q$-Learningのような値ベースの手法が,関数の分布空間で制約のある更新ルールを持つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-27T05:13:29Z) - Hilbert space average of transition probabilities [0.0]
2つのランダム分布状態の遷移確率は、考慮された演算子のスペクトル統計に関連していることを示す。
我々は、積分可能カオス状態におけるスピン鎖の蹴り出しに関する非常に一般的な結果を数値的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T16:25:33Z)
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。