Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum model reduction for continuous-time quantum filters

論文の概要: Quantum model reduction for continuous-time quantum filters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13885v2
Date: Tue, 04 Feb 2025 13:46:12 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-05 14:52:38.383820
Title: Quantum model reduction for continuous-time quantum filters
Title（参考訳）: 連続時間量子フィルタの量子モデル削減
Authors: Tommaso Grigoletto, Clément Pellegrini, Francesco Ticozzi,
Abstract要約: 多くのアプリケーションでは、ターゲットの観測可能な量を再構築するために、フィルタの状態に含まれる情報の一部しか必要としない。本稿では,関心の期待値の進化を正確に再現することのできる,量子フィルタの低次化を実現するための体系的手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: The use of quantum stochastic models is widespread in dynamical reduction, simulation of open systems, feedback control and adaptive estimation. In many applications only part of the information contained in the filter's state is actually needed to reconstruct the target observable quantities; thus, filters of smaller dimensions could be in principle implemented to perform the same task.In this work, we propose a systematic method to find, when possible, reduced-order quantum filters that are capable of exactly reproducing the evolution of expectation values of interest. In contrast with existing reduction techniques, the reduced model we obtain is exact and in the form of a Belavkin filtering equation, ensuring physical interpretability.This is attained by leveraging tools from the theory of both minimal realization and non-commutative conditional expectations. The proposed procedure is tested on prototypical examples, laying the groundwork for applications in quantum trajectory simulation and quantum feedback control.
Abstract（参考訳）: 量子確率モデルの使用は、力学還元、オープンシステムのシミュレーション、フィードバック制御、適応推定に広く使われている。そこで,本研究では,期待値の進化を正確に再現できる低次量子フィルタを可能な限り発見するための体系的手法を提案する。既存の縮小手法とは対照的に,ベラブキンフィルタリング方程式の形で得られる縮小モデルは正確であり,物理的解釈可能性を保証する。提案手法は, 量子軌道シミュレーションおよび量子フィードバック制御への応用の基礎となる, 原型例で検証される。

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