論文の概要: Tractable Infinite-Horizon Stochastic Model Predictive Control for Quantum Filtering via Eigenstate Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05916v1
• Date: Sat, 08 Nov 2025 08:25:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.650278
• Title: Tractable Infinite-Horizon Stochastic Model Predictive Control for Quantum Filtering via Eigenstate Reduction
• Title（参考訳）: 固有状態還元による量子フィルタリングのためのトラクタブル無限水平確率モデル予測制御
• Authors: Yunyan Lee, Ian R. Petersen, Daoyi Dong,
• Abstract要約: 本研究では,有限次元量子システムのためのトラクタブルモデル予測制御フレームワークを提案する。 オンラインSMPCステップでは,フィルタの決定論的伝播と終端忠実度評価が要求される。 等価性と平均二乗安定性の保証を確立し,マルチレベルおよびIsing型システムに対するアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.368020865178844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model predictive control has shown potential to enhance the robustness of quantum control systems. propose a tractable Stochastic Model Predictive Control (SMPC) framework for finite-dimensional quantum systems under continuous-time measurement and quantum filtering. Using the almost-sure eigenstate reduction of quantum trajectories, we prove that the infinite-horizon stochastic objective collapses to a fidelity term that is computable in closed form from the one-step averaged state. Consequently, the online SMPC step requires only deterministic propagation of the filter and a terminal fidelity evaluation. An advantage of this method is that it eliminates per-horizon Monte Carlo scenario sampling and significantly reduces computational load while retaining the essential stochastic dynamics. We establish equivalence and mean-square stability guarantees, and validate the approach on multi-level and Ising-type systems, demonstrating favorable scalability compared to sampling-based SMPC.
• Abstract（参考訳）: モデル予測制御は、量子制御システムの堅牢性を高める可能性を示している。 連続時間計測および量子フィルタリングによる有限次元量子システムのためのトラクタブル確率モデル予測制御(SMPC)フレームワークを提案する。 量子軌道のほぼ完全な固有状態還元を用いて、無限水平確率的目的が1ステップ平均状態から閉じた形で計算可能な忠実項に崩壊することを証明した。 その結果、オンラインSMPCステップでは、フィルタの決定論的伝播と端末の忠実度評価が要求される。 この手法の利点は、水平モンテカルロのシナリオサンプリングを除去し、本質的な確率力学を保ちながら計算負荷を大幅に削減することである。 等価性と平均二乗安定性の保証を確立し,マルチレベルおよびIsing型システムに対するアプローチを検証し,サンプリングベースSMPCと比較して良好なスケーラビリティを示す。

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