論文の概要: Learning-Based Design of LQG Controllers in Quantum Coherent Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08170v2
• Date: Sun, 23 Feb 2025 06:47:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:39:29.898318
• Title: Learning-Based Design of LQG Controllers in Quantum Coherent Feedback
• Title（参考訳）: 量子コヒーレントフィードバックにおけるLQG制御系の学習ベース設計
• Authors: Chunxiang Song, Yanan Liu, Guofeng Zhang, Huadong Mo, Daoyi Dong,
• Abstract要約: 本稿では,LQG制御系の設計に適した微分進化アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムには、緩和可能なルール、スケジュールされたペナルティ関数、適応的な検索範囲調整、ベット・アンド・ランの戦略を含む特殊なモジュールが組み込まれている。 提案手法は、物理的に実現可能な制約を受ける性能最適化タスクにおいて、他の線形量子システムに適用する大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.494992140467984
• License:
• Abstract: In this paper, we propose a differential evolution (DE) algorithm specifically tailored for the design of Linear-Quadratic-Gaussian (LQG) controllers in quantum systems. Building upon the foundational DE framework, the algorithm incorporates specialized modules, including relaxed feasibility rules, a scheduled penalty function, adaptive search range adjustment, and the ``bet-and-run'' initialization strategy. These enhancements improve the algorithm's exploration and exploitation capabilities while addressing the unique physical realizability requirements of quantum systems. The proposed method is applied to a quantum optical system, where three distinct controllers with varying configurations relative to the plant are designed. The resulting controllers demonstrate superior performance, achieving lower LQG performance indices compared to existing approaches. Additionally, the algorithm ensures that the designs comply with physical realizability constraints, guaranteeing compatibility with practical quantum platforms. The proposed approach holds significant potential for application to other linear quantum systems in performance optimization tasks subject to physically feasible constraints.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子系における線形量子-ガウス制御系の設計に適した微分進化(DE)アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、基本的なDEフレームワークに基づいて、緩和可能な実行可能性規則、スケジュールされたペナルティ関数、適応的な検索範囲調整、および `bet-and-run' の初期化戦略を含む特別なモジュールを組み込んでいる。 これらの強化により、量子システムのユニークな物理的実現可能性要件に対処しながら、アルゴリズムの探索と利用能力が向上する。 提案手法は,プラントに対して異なる構成の異なる3つの異なるコントローラを設計する量子光学系に適用する。 その結果,従来の手法に比べてLQG性能指標が低いことが判明した。 さらに、このアルゴリズムは、設計が物理的な実現可能性の制約に従っていることを保証し、実用的な量子プラットフォームとの互換性を保証する。 提案手法は、物理的に実現可能な制約を受ける性能最適化タスクにおいて、他の線形量子システムに適用する大きな可能性を秘めている。

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