論文の概要: Dynamic Programming Principle and Stabilization for Mean-Field Quantum Filtering Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12472v1
- Date: Thu, 12 Feb 2026 22:58:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.786981
- Title: Dynamic Programming Principle and Stabilization for Mean-Field Quantum Filtering Systems
- Title(参考訳): 平均量子フィルタリングシステムの動的プログラミング原理と安定化
- Authors: Sofiane Chalal, Nina H. Amini, Hamed Amini, Mathieu Laurière,
- Abstract要約: 連続監視したIsing結合量子ビットに対する安定化問題について検討する。
我々は、適切なフィードバック法則の下で、指数収束とともに、所定の固有状態に対して量子状態の減少を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9501702058980246
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Working within the quantum filtering framework, we establish a dynamic programming principle in an infinite-dimensional setting by embedding the state space into the Hilbert-Schmidt space. We then study a stabilization problem for continuously monitored Ising-coupled qubits and, in the mean-field limit, demonstrate quantum state reduction together with exponential convergence toward prescribed eigenstates under suitable feedback laws.
- Abstract(参考訳): 量子フィルタリングフレームワーク内で作業することで、状態空間をヒルベルト・シュミット空間に埋め込むことにより、無限次元の設定における動的プログラミング原理を確立する。
次に、連続監視したIsing結合量子ビットの安定化問題について検討し、平均場限界において、適切なフィードバック法則の下で所定の固有状態に対して指数収束とともに量子状態の減少を示す。
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