6、量子操作、通信与纠缠:原理与应用

量子操作、通信与纠缠:原理与应用

1. 量子系统中的操作与通信基础

在量子信息科学里,处于类空间隔区域的双体纯态量子纠缠系统,其各部分所在区域可看作实验室,每个实验室中的物理系统对应着不同的希尔伯特空间,复合系统的状态可用各子系统希尔伯特空间的张量积所构成的希尔伯特空间中的状态来描述。每个实验室中有能对内部子系统进行量子操作且可与其他实验室交流的主体。

通信的根本任务是尽可能准确地传递信息。经典信息源可通过发射机向通信信道发射一系列符号的概率分布来定义。在实际物理场景中,除了考虑主体间的信息交流能力(如对量子信号态的本地操作),还需考虑自然环境对量子态的影响。自然环境常使子系统态退相或退相干,影响通信和信息处理效率,还会影响态的非局域性和纠缠。

当量子系统与环境接触时,它成为开放系统。不过,开放和封闭系统的情况常可用完全正保迹(CPTP)线性变换来描述,即 $\rho \to E(\rho)$,也称为操作。这种变换将统计算子映射为统计算子,由超算子 $E(\rho)$ 描述,需满足以下条件:
1. $tr[E(\rho)]$ 是变换 $\rho \to E(\rho)$ 发生的概率。
2. $E(\rho)$ 是统计算子上的线性凸映射,即 $E(\sum_{i} p_{i}\rho_{i}) = \sum_{i} p_{i}E(\rho_{i})$,其中 $p_{i}$ 是概率,这使 $E(\rho)$ 可唯一扩展为线性映射。
3. $E(\rho)$ 是完全正(CP)映射。

满足上述三个条件的映射 $E(\rho)$ 可写为 $E(\rho) = \sum_{i} K_{i}\rho K_{i}^{\dagger}$,其中 ${

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)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性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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