9、隐藏变量模拟量子情境性:从实验到理论的探索

隐藏变量模拟量子情境性:从实验到理论的探索

1. 实验测量与矛盾现象

在相关实验中,对多个可观测量进行测量时出现了有趣的现象。以下是具体的测量过程及结果:
| 被测可观测量 | 测量值 | 注释 |
| ---- | ---- | ---- |
| A | 1 | 实验开始时,默认所有可观测量未确定。测量后,根据规则(E1),可观测量 A 被确定并赋值为 1。 |
| B | 1 | B 是新的测量,根据(E1),可观测量 B 被确定为 1。由于规则(D1),可观测量 A 保持确定。同时,在上下文 {A, B, C} 中的可观测量 C,根据(E2)也被确定为 1,因为 A · B · C 的乘积应为 1。 |
| c | 1 | 根据(E1),c 被确定为 1,而根据(D1),可观测量 A 和 B 变为未确定。由于新的测量 c 在上下文 {C, c, γ} 中,根据(D1),可观测量 C 保持确定为 1。再根据(E2),可观测量 γ 也被确定,其值必须为 -1,因为 C · c · γ 的乘积应为 -1。 |
| γ | 1 | 但之前根据(E2)得出 γ 的值应为 -1,所以测量值 1 与理论推导不一致。 |

值得注意的是,只有最后一次测量与实验结果不一致。另外,还有一个有趣的结论:如果用 1 和 -1 填充一个特定的正方形(†),那么乘积等于 -1 的上下文的数量总是偶数。证明过程采用对 -1 的数量进行归纳的方法:
- 若正方形(†)中的所有可观测量都设为 1,则所有上下文的乘积都为 1,此时负乘积的数量为 0(偶数)。
- 若再添加一个 -1 到正方形(†)中,这个 -1 恰好会出现在两个上下文中,从而改变这两个

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线纳米定位系统进行有效线化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线系统映射到高维线空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释强、计算效率高的线化模型,进而提升预测控制在复杂不确定环境下的鲁棒与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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