1Khoa Vật lý, Đại học Washington, Seattle, WA 98195
2Phòng Thí Nghiệm Quốc Gia Lawrence Livermore, Livermore, CA 94550
3Khoa Cơ khí, Đại học Washington, Seattle, WA 98195
4Khoa Toán ứng dụng, Đại học Washington, Seattle, WA 98195
Tìm bài báo này thú vị hay muốn thảo luận? Scite hoặc để lại nhận xét về SciRate.
Tóm tắt
Một thách thức kỹ thuật quan trọng trong công nghệ lượng tử là kiểm soát chính xác động lực học lượng tử. Các phương pháp dựa trên mô hình để kiểm soát tối ưu đã được chứng minh là có hiệu quả cao khi lý thuyết và thực nghiệm phù hợp chặt chẽ với nhau. Do đó, việc hiện thực hóa các quy trình lượng tử có độ chính xác cao với điều khiển dựa trên mô hình đòi hỏi phải mô tả đặc tính của thiết bị một cách cẩn thận. Trong các bộ xử lý lượng tử dựa trên các nguyên tử lạnh, Hamiltonian có thể được đặc trưng hóa rõ ràng. Đối với các qubit siêu dẫn hoạt động ở nhiệt độ milli-Kelvin, Hamiltonian không đặc trưng bằng. Không tính đến vật lý (tức là sự khác biệt về chế độ), nhiễu kết hợp và tiếng ồn gia tăng ảnh hưởng đến điều khiển dựa trên mô hình truyền thống. Công trình này giới thiệu $textit{modelpredictive control}$ (MPC) cho các ứng dụng điều khiển lượng tử. MPC là một khung tối ưu hóa vòng kín (i) thừa hưởng mức độ loại bỏ nhiễu tự nhiên bằng cách kết hợp phản hồi đo lường, (ii) sử dụng các tối ưu hóa dựa trên mô hình đường chân trời hữu hạn để kiểm soát các hệ thống động lực đa đầu vào, đa đầu ra phức tạp trong trạng thái và hạn chế đầu vào, và (iii) đủ linh hoạt để phát triển đồng bộ với các chiến lược kiểm soát hiện đại khác. Chúng tôi chỉ ra cách MPC có thể được sử dụng để tạo ra các chuỗi điều khiển được tối ưu hóa thực tế trong các ví dụ tiêu biểu về chuẩn bị trạng thái lượng tử. Cụ thể, chúng tôi chứng minh cho một qubit, một qubit kém hài hòa và một hệ thống đang trải qua nhiễu xuyên âm, rằng MPC có thể thực hiện điều khiển dựa trên mô hình thành công ngay cả khi mô hình không phù hợp. Những ví dụ này cho thấy lý do tại sao MPC là một phần bổ sung quan trọng cho bộ điều khiển kỹ thuật lượng tử.
Hình ảnh nổi bật: $textbf{(a)}$ Trong mô hình mạch, một qubit được biểu thị bằng một đoạn thẳng và một hộp được vẽ để biểu thị quá trình lượng tử được áp dụng cho qubit. Ở đây, chúng tôi trình bày một cách trừu tượng quá trình chuẩn bị trạng thái lượng tử bằng $textbf{A}$ và đưa ra các sửa đổi không đặc trưng khiến mô hình của $textbf{A}$ không đáng tin cậy đối với điều khiển vòng hở. $textbf{(b)}$ Trong khuôn khổ của hoạt động $textbf{A}$, chúng tôi thiết kế các xung điều khiển mạnh mẽ bằng cách sử dụng điều khiển dự báo mô hình (MPC). Trong $textbf{(b) ii-iii.}$, MPC tổng hợp đầu vào kiểm soát mạnh mẽ bằng cách kết hợp phản hồi trạng thái vào một chuỗi các luật kiểm soát đường chân trời lùi dần (trong $textbf{(b) ii.}$, ba MPC đầu tiên các lần lặp lại được dán nhãn 1., 2. và 3. và được tô màu với giá trị thang độ xám tăng dần). Tại mỗi lần lặp MPC, một vấn đề kiểm soát vòng hở được giải quyết trong phạm vi dự đoán T hiện tại bằng cách sử dụng mô hình hệ thống không đáng tin cậy của $textbf{A}$ để tạo ra $mathbf{x}^textrm{opt}(t)$ và $mathbf {u}^textrm{opt}(t)$. Mục nhập đầu tiên của giải pháp vòng lặp mở $mathbf{u}^textrm{opt}(t)$ được áp dụng dưới dạng $mathbf{u}(t)$ trong $textbf{(b) iii.}$. Trạng thái kết quả $mathbf{x}(t + 1)$ được ghi lại và lần lặp MPC tiếp theo bắt đầu từ trạng thái được ghi này.
Tóm tắt phổ biến
► Dữ liệu BibTeX
► Tài liệu tham khảo
[1] Mohamed Abdelhafez, David I Schuster, và Jens Koch. Điều khiển tối ưu dựa trên độ dốc của các hệ thống lượng tử mở bằng cách sử dụng quỹ đạo lượng tử và tự động phân biệt. Đánh giá Vật lý A, 99 (5): 052327, 2019. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.99.052327.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.052327
[2] Ian Abraham, Gerardo de la Torre và Todd Murphey. Điều khiển dựa trên mô hình sử dụng toán tử Koopman. Trong Người máy: Khoa học và Hệ thống XIII. Người máy: Quỹ Khoa học và Hệ thống, tháng 2017 năm 10.15607. https:///doi.org/2017/rss.052.xiii.XNUMX.
https:///doi.org/10.15607/rss.2017.xiii.052
[3] Claudio Altafini và Francesco Ticozzi. Mô hình hóa và kiểm soát các hệ thống lượng tử: Giới thiệu. IEEE Transactions on Automatic Control, 57 (8): 1898–1917, 2012. https:///doi.org/10.1109/TAC.2012.2195830.
https: / / doi.org/ 10.1109 / TAC.2012.2195830
[4] Brian DO Anderson và John B. Moore. Điều khiển tối ưu: Các phương pháp bậc hai tuyến tính. Tổng công ty chuyển phát nhanh, 2007.
[5] Harrison Ball, Michael Biercuk, Andre Carvalho, Jiayin Chen, Michael Robert Hush, Leonardo A De Castro, Li Li, Per J Liebermann, Harry Slatyer, Claire Edmunds, et al. Các công cụ phần mềm để kiểm soát lượng tử: Cải thiện hiệu suất máy tính lượng tử thông qua loại bỏ tiếng ồn và lỗi. Khoa học và Công nghệ Lượng tử, 2021. https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abdca6.
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abdca6
[6] Yuval Baum, Mirko Amico, Sean Howell, Michael Hush, Maggie Liuzzi, Pranav Mundada, Thomas Merkh, Andre RR Carvalho và Michael J. Biercuk. Thử nghiệm học tăng cường sâu cho thiết kế cổng mạnh mẽ trên máy tính lượng tử siêu dẫn. PRX Quantum, 2 (4), tháng 2021 năm 10.1103. https:///doi.org/2.040324/prxquantum.XNUMX.
https: / / doi.org/ 10.1103 / prxquantum.2.040324
[7] Thomas Baumeister, Steven L. Brunton, và J. Nathan Kutz. Học sâu và kiểm soát dự đoán mô hình cho laser khóa chế độ tự điều chỉnh. JOSA B, 35 (3): 617–626, 2018. https:///doi.org/10.1364/JOSAB.35.000617.
https: / / doi.org/ 10.1364 / JOSAB.35.000617
[8] Katharina Bieker, Sebastian Peitz, Steven L Brunton, J Nathan Kutz và Michael Dellnitz. Kiểm soát luồng dự đoán mô hình sâu với dữ liệu cảm biến hạn chế và học tập trực tuyến. Động lực học chất lưu lý thuyết và tính toán, trang 1–15, 2020. https:///doi.org/10.1007/s00162-020-00520-4.
https://doi.org/10.1007/s00162-020-00520-4
[9] Stephen Boyd, Stephen P Boyd và Lieven Vandenberghe. Tối ưu hoá trực quan. Nhà xuất bản Đại học Cambridge, 2004. https:///doi.org/10.1017/CBO9780511804441.
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511804441
[10] Daniel Bruder, Xun Fu và Ram Vasudevan. Ưu điểm của việc thực hiện Koopman song tuyến tính đối với việc mô hình hóa và kiểm soát các hệ thống chưa biết động lực học. IEEE Robotics and Automation Letters, 6 (3): 4369–4376, 2021. https:///doi.org/10.1109/LRA.2021.3068117.
https:///doi.org/10.1109/LRA.2021.3068117
[11] Steven L Brunton, Marko Budišić, Eurika Kaiser và J Nathan Kutz. Lý thuyết Koopman hiện đại cho các hệ động lực. bản in trước arXiv arXiv:2102.12086, 2021.
arXiv: 2102.12086
[12] Tayfun Çimen. Kiểm soát phương trình Riccati (SDRE) phụ thuộc vào nhà nước: Một cuộc khảo sát. IFAC Proceedings Volumes, 41 (2): 3761–3775, 2008. https:///doi.org/10.3182/20080706-5-KR-1001.00635.
https:///doi.org/10.3182/20080706-5-KR-1001.00635
[13] Domenico d'Alessandro. Giới thiệu về điều khiển lượng tử và động lực học. Chapman và Hall/CRC, 2021.
[14] Steven Diamond và Stephen Boyd. CVXPY: Ngôn ngữ lập mô hình nhúng Python để tối ưu hóa lồi. Tạp chí Nghiên cứu Máy học, 17(1): 2909–2913, tháng 2016 năm 1532. ISSN 4435-XNUMX.
[15] Daniel J Egger và Frank K. Wilhelm. Điều khiển lượng tử tối ưu lai thích ứng cho các hệ thống đặc trưng không chính xác. Physical Review Letters, 112 (24): 240503, 2014. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.112.240503.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.112.240503
[16] Jens Eisert, Dominik Hangleiter, Nathan Walk, Ingo Roth, Damian Markham, Rhea Parekh, Ulysse Chabaud và Elham Kashefi. Chứng nhận lượng tử và điểm chuẩn. Nature Reviews Physics, 2 (7): 382–390, 2020. https:///doi.org/10.1038/s42254-020-0186-4.
https://doi.org/10.1038/s42254-020-0186-4
[17] Utku Eren, Anna Prach, Başaran Bahadır Koçer, Saša V Raković, Erdal Kayacan và Behçet Açıkmeşe. Kiểm soát dự đoán mô hình trong các hệ thống hàng không vũ trụ: Hiện trạng và cơ hội. Tạp chí Hướng dẫn, Kiểm soát và Động lực học, 40 (7): 1541–1566, 2017. https:///doi.org/10.2514/1.G002507.
https:///doi.org/10.2514/1.G002507
[18] Paolo Falcone, Francesco Borrelli, Jahan Asgari, Hongtei Eric Tseng và Davor Hrovat. Kiểm soát lái tích cực dự đoán cho các hệ thống xe tự hành. IEEE Giao dịch về công nghệ hệ thống điều khiển, 15 (3): 566–580, 2007. https:///doi.org/10.1109/TCST.2007.894653.
https:///doi.org/10.1109/TCST.2007.894653
[19] David D Fan, Ali-akbar Agha-mohammadi, và Evangelos A Theodorou. Ống học sâu cho ống MPC. Trong Người máy: Khoa học và Hệ thống XVI (2020), 2020. https:///doi.org/10.15607/RSS.2020.XVI.087.
https:///doi.org/10.15607/RSS.2020.XVI.087
[20] Carl Folkestad và Joel W Burdick. Koopman NMPC: Học tập dựa trên Koopman và điều khiển tiên đoán mô hình phi tuyến của các hệ thống điều khiển-affine. Vào năm 2021, Hội nghị quốc tế về người máy và tự động hóa của IEEE (ICRA), trang 7350–7356. IEEE, 2021. https:///doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9562002.
https:///doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9562002
[21] Dimitris Giannakis, Amelia Henriksen, Joel A Tropp và Rachel Ward. Học cách dự báo các hệ thống động từ truyền dữ liệu. bản in trước arXiv arXiv:2109.09703, 2021.
arXiv: 2109.09703
[22] Steffen J Glaser, Ugo Boscain, Tommaso Calarco, Christiane P Koch, Walter Köckenberger, Ronnie Kosloff, Ilya Kuprov, Burkhard Luy, Sophie Schirmer, Thomas Schulte-Herbrüggen, et al. Huấn luyện con mèo của Schrödinger: Điều khiển tối ưu lượng tử. Tạp chí Vật lý Châu Âu D, 69 (12): 1–24, 2015. https:///doi.org/10.1140/epjd/e2015-60464-1.
https: / / doi.org/ 10.1140 / epjd / e2015-60464-1
[23] Michael Goerz, Daniel Basilewitsch, Fernando Gago-Encinas, Matthias G Krauss, Karl P Horn, Daniel M Reich và Christiane Koch. Krotov: Một triển khai Python của phương pháp krotov để kiểm soát tối ưu lượng tử. SciPost Vật lý, 7(6): 080, 2019. https:///doi.org/10.21468/SciPostPhys.7.6.080.
https: / / doi.org/ 10.21468 / SciPostPhys.7.6.080
[24] Michael H Goerz, Daniel M Reich, và Christiane P Koch. Lý thuyết điều khiển tối ưu cho một hoạt động đơn nhất trong quá trình tiến hóa tiêu tán. Tạp chí Vật lý mới, 16(5): 055012, 2014. https:///doi.org/10.1088/1367-2630/16/5/055012.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/16/5/055012
[25] Andy Goldschmidt, Eurika Kaiser, Jonathan L Dubois, Steven L Brunton và J Nathan Kutz. Phân tách chế độ động song tuyến tính để điều khiển lượng tử. Tạp chí Vật lý mới, 23(3): 033035, 2021. https:///doi.org/10.1088/1367-2630/abe972.
https: / / doi.org/ 10.1088/1367-2630 / abe972
[26] Daniel Gorges. Mối quan hệ giữa kiểm soát dự đoán mô hình và học tập tăng cường. IFAC-PapersOnLine, 50 (1): 4920–4928, 2017. https:///doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.747.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.ifacol.2017.08.747
[27] Sébastien Gros, Mario Zanon, Rien Quirynen, Alberto Bemporad và Moritz Diehl. Từ MPC tuyến tính đến phi tuyến tính: Thu hẹp khoảng cách thông qua phép lặp thời gian thực. Tạp chí kiểm soát quốc tế, 93 (1): 62–80, 2020. https:///doi.org/10.1080/00207179.2016.1222553.
https: / / doi.org/ 10.1080 / 00207179.2016.1222553
[28] Stefanie Günther, N. Anders Petersson và Jonathan L. DuBois. Quandary: Gói C++ mã nguồn mở để kiểm soát tối ưu hiệu năng cao của các hệ thống lượng tử mở. Vào năm 2021, Hội thảo quốc tế lần thứ hai của IEEE/ACM về Phần mềm điện toán lượng tử (QCS), trang 88–98, 2021. https:///doi.org/10.1109/QCS54837.2021.00014.
https:///doi.org/10.1109/QCS54837.2021.00014
[29] TRONG Hincks, CE Granade, Troy W Borneman, và David G Cory. Điều khiển các thiết bị lượng tử bằng phần cứng phi tuyến. Đánh giá Vật lý Ứng dụng, 4 (2): 024012, 2015. https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.4.024012.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.4.024012
[30] Roger A. Horn và Charles R. Johnson. Chủ đề trong phân tích ma trận. Nhà xuất bản Đại học Cambridge, 1991. https:///doi.org/10.1017/CBO9780511840371.
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511840371
[31] Brian E Jackson, Tarun Punnoose, Daniel Neamati, Kevin Tracy, Rianna Jitosho và Zachary Manchester. ALTRO-C: Bộ giải nhanh cho điều khiển dự đoán mô hình hình nón. Trong Hội nghị Quốc tế về Người máy và Tự động hóa (ICRA), Tây An, Trung Quốc, trang 8, năm 2021. https:///doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9561438.
https:///doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9561438
[32] J Robert Johansson, Paul D Nation, và Franco Nori. QuTiP: Một khung Python nguồn mở cho động lực học của các hệ thống lượng tử mở. Computer Physics Communications, 183 (8): 1760–1772, 2012. https:///doi.org/10.1016/j.cpc.2012.02.021.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.cpc.2012.02.021
[33] JR Johansson, PD Nation, và Franco Nori. QuTiP 2: Một khung Python cho động lực học của các hệ thống lượng tử mở. Computer Physics Communications, 184 (4): 1234–1240, tháng 2013 năm 10.1016. https:///doi.org/2012.11.019/j.cpc.XNUMX.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.cpc.2012.11.019
[34] Eurika Kaiser, J Nathan Kutz, và Steven L Brunton. Xác định thưa thớt các động lực học phi tuyến tính để kiểm soát dự đoán mô hình trong giới hạn dữ liệu thấp. Kỷ yếu của Hiệp hội Hoàng gia Luân Đôn A, 474 (2219), 2018. https:///doi.org/10.1098/rspa.2018.0335.
https: / / doi.org/ 10.1098 / rspa.2018.0335
[35] Julian Kelly, Rami Barends, Brooks Campbell, Yu Chen, Zijun Chen, Ben Chiaro, Andrew Dunsworth, Austin G Fowler, IC Hoi, Evan Jeffrey, et al. Kiểm soát lượng tử tối ưu bằng cách sử dụng điểm chuẩn ngẫu nhiên. Physical Review Letters, 112 (24): 240504, 2014. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.112.240504.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.112.240504
[36] Navin Khaneja, Timo Reiss, Cindie Kehlet, Thomas Schulte-Herbrüggen và Steffen J Glaser. Điều khiển tối ưu động lực học kéo sợi được ghép nối: Thiết kế chuỗi xung NMR bằng thuật toán tăng dần độ dốc. Tạp chí Cộng hưởng từ, 172 (2): 296–305, 2005. https:///doi.org/10.1016/j.jmr.2004.11.004.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.jmr.2004.11.004
[37] Martin Kliesch và Ingo Roth. Lý thuyết chứng nhận hệ thống lượng tử. PRX Quantum, 2 (1): 010201, 2021. https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.010201.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.010201
[38] BO Koopman. Hệ thống Hamilton và phép biến đổi trong không gian Hilbert. Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, 17(5): 315–318, tháng 1931 năm 10.1073. https:///doi.org/17.5.315/pnas.XNUMX.
https: / / doi.org/ 10.1073 / pnas.17.5.315
[39] BO Koopman và J. v. Neumann. Hệ thống động học của quang phổ liên tục. Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, 18 (3): 255–263, tháng 1932 năm 10.1073. https:///doi.org/18.3.255/pnas.XNUMX.
https: / / doi.org/ 10.1073 / pnas.18.3.255
[40] Milan Korda và Igor Mezić. Bộ dự đoán tuyến tính cho các hệ động lực phi tuyến: Toán tử Koopman đáp ứng điều khiển dự đoán mô hình. Automatica, 93: 149–160, 2018. https:///doi.org/10.1016/j.automatica.2018.03.046.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.automatica.2018.03.046
[41] Philip Krantz, Morten Kjaergaard, Fei Yan, Terry P Orlando, Simon Gustavsson và William D Oliver. Hướng dẫn của một kỹ sư lượng tử về qubit siêu dẫn. Các bài phê bình về Vật lý ứng dụng, 6 (2): 021318, 2019. https:///doi.org/10.1063/1.5089550.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.5089550
[42] Jay H Lee và N Lawrence Ricker. Điều khiển tiên đoán mô hình phi tuyến dựa trên bộ lọc Kalman mở rộng. Nghiên cứu Hóa học Công nghiệp & Kỹ thuật, 33 (6): 1530–1541, 1994.
[43] Boxi Li, Shahnawaz Ahmed, Sidhant Saraogi, Neill Lambert, Franco Nori, Alexander Pitchford và Nathan Shammah. Mạch lượng tử nhiễu mức xung với qutip. Lượng tử, 6: 630, 2022. https:///doi.org/10.22331/q-2022-01-24-630.
https://doi.org/10.22331/q-2022-01-24-630
[44] Brett T Lopez, Jean-Jacques E Slotine, và Jonathan P How. MPC ống động cho các hệ thống phi tuyến tính. Trong Hội nghị kiểm soát của Mỹ năm 2019 (ACC), trang 1655–1662. IEEE, 2019. https:///doi.org/10.23919/ACC.2019.8814758.
https:///doi.org/10.23919/ACC.2019.8814758
[45] Shai Machnes, Elie Assémat, David Tannor, và Frank K. Wilhelm. Tối ưu hóa các xung điều khiển có thể điều chỉnh, linh hoạt và hiệu quả cho các qubit thực tế. Physical Review Letters, 120 (15): 150401, 2018. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.150401.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.120.150401
[46] Easwar Magesan và Jay M Gambetta. Các mô hình Hamilton hiệu quả của cổng cộng hưởng chéo. Đánh giá Vật lý A, 101 (5): 052308, 2020. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.101.052308.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.101.052308
[47] David Q. Mayne, James B. Rawlings, Christopher V Rao và Pierre OM Scokaert. Kiểm soát dự đoán mô hình ràng buộc: Tính ổn định và tối ưu. Automatica, 36 (6): 789–814, 2000. https:///doi.org/10.1016/S0005-1098(99)00214-9.
https://doi.org/10.1016/S0005-1098(99)00214-9
[48] David Q. Mayne, María M Seron và SV Raković. Kiểm soát dự đoán mô hình mạnh mẽ của các hệ thống tuyến tính bị hạn chế với các nhiễu loạn giới hạn. Automatica, 41 (2): 219–224, 2005. https:///doi.org/10.1016/j.automatica.2004.08.019.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.automatica.2004.08.019
[49] David C McKay, Thomas Alexander, Luciano Bello, Michael J Biercuk, Lev Bishop, Jiayin Chen, Jerry M Chow, Antonio D Córcoles, Daniel Egger, Stefan Filipp, et al. Thông số kỹ thuật phần phụ trợ của Qiskit cho các thử nghiệm OpenQASM và OpenPulse. bản in trước arXiv arXiv:1809.03452, 2018.
arXiv: 1809.03452
[50] Igor Mezić. Thuộc tính quang phổ của các hệ động lực, giảm mô hình và phân tách. Động lực phi tuyến tính, 41 (1-3): 309–325, 2005. https:///doi.org/10.1007/s11071-005-2824-x.
https: / / doi.org/ 10.1007 / s11071-005-2824-x
[51] Igor Mezić. Phân tích dòng chất lỏng thông qua các thuộc tính quang phổ của toán tử Koopman. Đánh giá hàng năm về Cơ học chất lỏng, 45: 357–378, 2013. https:///doi.org/10.1146/annurev-fluid-011212-140652.
https:///doi.org/10.1146/annurev-fluid-011212-140652
[52] Thomas M Moerland, Joost Broekens, và Catholijn M Jonker. Học tăng cường dựa trên mô hình: Một cuộc khảo sát. bản in trước arXiv arXiv:2006.16712, 2020.
arXiv: 2006.16712
[53] Felix Motzoi, Jay M Gambetta, Patrick Rebentrost và Frank K Wilhelm. Các xung đơn giản để loại bỏ rò rỉ trong các qubit phi tuyến tính yếu. Physical Review Letters, 103 (11): 110501, 2009. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.103.110501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.103.110501
[54] Murphy Yuezhen Niu, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, và Hartmut Neven. Kiểm soát lượng tử toàn cầu thông qua học tăng cường sâu. npj Quantum Information, 5 (1): 1–8, 2019. https:///doi.org/10.1038/s41534-019-0141-3.
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0141-3
[55] Jorge Nocedal và Stephen Wright. Tối ưu hóa số. Springer Science & Business Media, 2006. https:///doi.org/10.1007/b98874.
https: / / doi.org/ 10.1007 / b98874
[56] Feliks Nüske, Sebastian Peitz, Friedrich Philipp, Manuel Schaller và Karl Worthmann. Giới hạn lỗi dữ liệu hữu hạn cho dự đoán và kiểm soát dựa trên Koopman. bản in trước arXiv arXiv:2108.07102, 2021.
arXiv: 2108.07102
[57] Sebastian Peitz và Stefan Klus. Giảm mô hình dựa trên toán tử Koopman để điều khiển hệ thống chuyển mạch của PDE. Automatica, 106: 184–191, 2019. https:///doi.org/10.1016/j.automatica.2019.05.016.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.automatica.2019.05.016
[58] Sebastian Peitz, Samuel E Otto và Clarence W. Rowley. Kiểm soát dự đoán mô hình dựa trên dữ liệu bằng cách sử dụng trình tạo Koopman nội suy. SIAM Journal on Applied Dynamical Systems, 19 (3): 2162–2193, 2020. https:///doi.org/10.1137/20M1325678.
https: / / doi.org/ 10.1137 / 20M1325678
[59] Seth D Pendergrass, J Nathan Kutz, và Steven L Brunton. Truyền trực tuyến giá trị số ít GPU và phân tách chế độ động. bản in trước arXiv arXiv:1612.07875, 2016.
arXiv: 1612.07875
[60] Phan Minh Q và SEYed Mahdi B Azad. Mô hình Q-learning dự đoán (MPQ-L) cho các hệ thống song tuyến tính. Trong Modelling, Simulation and Optimization of Complex Processes HPSC 2018, trang 97–115. Springer, 2021. https:///doi.org/10.1007/978-3-030-55240-4_5.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-55240-4_5
[61] Thomas Propson, Brian E Jackson, Jens Koch, Zachary Manchester và David I Schuster. Kiểm soát tối ưu lượng tử mạnh mẽ với tối ưu hóa quỹ đạo. Đánh giá Vật lý Ứng dụng, 17 (1): 014036, 2022. https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.17.014036.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.17.014036
[62] S Joe Qin và Thomas A Badgwell. Một cuộc khảo sát về công nghệ điều khiển dự đoán mô hình công nghiệp. Thực hành kỹ thuật điều khiển, 11(7): 733–764, 2003. https:///doi.org/10.1016/S0967-0661(02)00186-7.
https://doi.org/10.1016/S0967-0661(02)00186-7
[63] Saša V Raković và William S Levine. Sổ tay kiểm soát dự đoán mô hình. Springer, 2018. https:///doi.org/10.1007/978-3-319-77489-3.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-77489-3
[64] Mohan Sarovar, Timothy Proctor, Kenneth Rudinger, Kevin Young, Erik Nielsen và Robin Blume-Kohout. Phát hiện lỗi nhiễu xuyên âm trong bộ xử lý thông tin lượng tử. Lượng tử, 4: 321, 2020. https:///doi.org/10.22331/q-2020-09-11-321.
https://doi.org/10.22331/q-2020-09-11-321
[65] Manuel Schaller, Karl Worthmann, Friedrich Philipp, Sebastian Peitz và Feliks Nüske. Hướng tới điều khiển dựa trên dự đoán hiệu quả và đáng tin cậy bằng eDMD. bản in trước arXiv arXiv:2202.09084, 2022.
arXiv: 2202.09084
[66] Yunong Shi, Nelson Leung, Pranav Gokhale, Zane Rossi, David I Schuster, Henry Hoffmann, và Frederic T Chong. Tối ưu hóa biên soạn các hướng dẫn tổng hợp cho máy tính lượng tử thực tế. Trong Kỷ yếu của Hội nghị quốc tế lần thứ 1031 về hỗ trợ kiến trúc cho ngôn ngữ lập trình và hệ điều hành, trang 1044–2019, 10.1145. https:///doi.org/3297858.3304018/XNUMX.
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3297858.3304018
[67] Henrique Silvério, Sebastián Grijalva, Constantin Dalyac, Lucas Leclerc, Peter J Karalekas, Nathan Shammah, Mourad Beji, Louis-Paul Henry và Loïc Henriet. Pulser: Một gói mã nguồn mở để thiết kế các chuỗi xung trong mảng nguyên tử trung tính có thể lập trình được. Lượng tử, 6: 629, 2022. https:///doi.org/10.22331/q-2022-01-24-629.
https://doi.org/10.22331/q-2022-01-24-629
[68] B. Stellato, G. Banjac, P. Goulart, A. Bemporad và S. Boyd. OSQP: Bộ giải tách toán tử cho các chương trình bậc hai. Toán Lập Trình Tính Toán, 12 (4): 637–672, 2020. https:///doi.org/10.1007/s12532-020-00179-2.
https://doi.org/10.1007/s12532-020-00179-2
[69] Pauli Virtanen, Ralf Gommers, Travis E. Oliphant, Matt Haberland, Tyler Reddy, David Cournapeau, Evgeni Burovski, Pearu Peterson, Warren Weckesser, Jonathan Bright, Stéfan J. van der Walt, Matthew Brett, Joshua Wilson, K. Jarrod Millman, Nikolay Mayorov, Andrew RJ Nelson, Eric Jones, Robert Kern, Eric Larson, CJ Carey, İlhan Polat, Yu Feng, Eric W. Moore, Jake VanderPlas, Denis Laxalde, Josef Perktold, Robert Cimrman, Ian Henriksen, EA Quintero, Charles R Harris, Anne M. Archibald, Antônio H. Ribeiro, Fabian Pedregosa, Paul van Mulbregt và những người đóng góp cho SciPy 1.0. SciPy 1.0: Các thuật toán cơ bản cho máy tính khoa học bằng Python. Phương pháp Tự nhiên, 17: 261–272, 2020. https:///doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2.
https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2
[70] John von Neumann, Robert T. Beyer và Nicholas A. Wheeler. Cơ sở toán học của cơ học lượng tử. Nhà xuất bản Đại học Princeton, ấn bản năm 2018, năm 1932. ISBN 9780691178561. https:///doi.org/10.1515/9781400889921.
https: / / doi.org/ 10.1515 / 9781400889921
[71] Dương Vương và Stephen Boyd. Kiểm soát dự đoán mô hình nhanh bằng cách sử dụng tối ưu hóa trực tuyến. IEEE Giao dịch về công nghệ hệ thống điều khiển, 18 (2): 267–278, 2009. https:///doi.org/10.1109/TCST.2009.2017934.
https:///doi.org/10.1109/TCST.2009.2017934
[72] Manuel Watter, Jost Springenberg, Joschka Boedecker và Martin Riedmiller. Nhúng vào điều khiển: Mô hình động lực tiềm ẩn tuyến tính cục bộ để điều khiển từ hình ảnh thô. Những tiến bộ trong hệ thống xử lý thông tin thần kinh, 28, 2015.
[73] Max Werninghaus, Daniel J Egger, Federico Roy, Shai Machnes, Frank K Wilhelm và Stefan Filipp. Giảm rò rỉ trong các cổng qubit siêu dẫn nhanh thông qua điều khiển tối ưu. npj Quantum Information, 7 (1): 1–6, 2021. https:///doi.org/10.1038/s41534-020-00346-2.
https://doi.org/10.1038/s41534-020-00346-2
[74] Nicolas Wittler, Federico Roy, Kevin Pack, Max Werninghaus, Anurag Saha Roy, Daniel J Egger, Stefan Filipp, Frank K Wilhelm và Shai Machnes. Bộ công cụ tích hợp để kiểm soát, hiệu chuẩn và mô tả đặc tính của các thiết bị lượng tử được áp dụng cho các qubit siêu dẫn. Đánh giá Vật lý Ứng dụng, 15 (3): 034080, 2021. https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.15.034080.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.15.034080
[75] Xian Wu, SL Tomarken, N Anders Petersson, LA Martinez, Yaniv J Rosen và Jonathan L DuBois. Logic lượng tử được xác định bằng phần mềm có độ chính xác cao trên một qudit siêu dẫn. Physical Review Letters, 125 (17): 170502, 2020. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.125.170502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.125.170502
[76] Hao Zhang, Clarence W Rowley, Eric A Deem và Louis N Cattafesta. Phân tách chế độ động trực tuyến cho các hệ thống thay đổi theo thời gian. SIAM Journal on Applied Dynamical Systems, 18 (3): 1586–1609, 2019. https:///doi.org/10.1137/18M1192329.
https: / / doi.org/ 10.1137 / 18M1192329
[77] Tianhao Zhang, Gregory Kahn, Sergey Levine và Pieter Abbeel. Tìm hiểu sâu các chính sách kiểm soát dành cho phương tiện bay tự hành với tìm kiếm chính sách do MPC hướng dẫn. Trong hội nghị quốc tế về người máy và tự động hóa của IEEE năm 2016 (ICRA), trang 528–535. IEEE, 2016. https:///doi.org/10.1109/ICRA.2016.7487175.
https:///doi.org/10.1109/ICRA.2016.7487175
Trích dẫn
[1] Christiane P. Koch, Ugo Boscain, Tommaso Calarco, Gunther Dirr, Stefan Filipp, Steffen J. Glaser, Ronnie Kosloff, Simone Montangero, Thomas Schulte-Herbrüggen, Dominique Sugny, và Frank K. Wilhelm, “Điều khiển tối ưu lượng tử trong các công nghệ lượng tử. Báo cáo chiến lược về hiện trạng, tầm nhìn và mục tiêu nghiên cứu ở Châu Âu”, arXiv: 2205.12110.
Các trích dẫn trên là từ SAO / NASA ADS (cập nhật lần cuối thành công 2022 / 10-16 03:18:53). Danh sách có thể không đầy đủ vì không phải tất cả các nhà xuất bản đều cung cấp dữ liệu trích dẫn phù hợp và đầy đủ.
On Dịch vụ trích dẫn của Crossref không có dữ liệu về các công việc trích dẫn được tìm thấy (lần thử cuối cùng 2022 / 10-16 03:18:51).
Bài viết này được xuất bản trong Lượng tử dưới Creative Commons Ghi công 4.0 Quốc tế (CC BY 4.0) giấy phép. Bản quyền vẫn thuộc về chủ sở hữu bản quyền gốc như các tác giả hoặc tổ chức của họ.
