35、经典与量子统计中的纠缠:从比特 - 量子映射到经典纠缠态

经典与量子统计中的纠缠:从比特 - 量子映射到经典纠缠态

1. 通用比特 - 量子映射

在研究比特 - 量子映射的一般类别时,我们考虑伊辛自旋 $\sigma_{\mu\nu}$,这些自旋不一定是相互独立的。我们用 $\chi_{\mu\nu} = \langle\sigma_{\mu\nu}\rangle$ 来表示它们的期望值。

通过将量子密度矩阵与这些期望值相关联,我们定义了比特 - 量子映射:
$\rho = \frac{1}{4}\chi_{\mu\nu}L_{\mu\nu}$

这里,$\sigma_{00} = 1$,$\chi_{00} = 1$。在这种情况下,表征子系统的参数 $\rho_{\mu\nu}$ 由这些期望值给出,即 $\rho_{\mu\nu} = \chi_{\mu\nu} = \langle\sigma_{\mu\nu}\rangle$。

需要注意的是,表征子系统的参数 $\rho_z = \rho_{\mu\nu}$ 不应与密度矩阵的元素 $\rho_{\alpha\beta}$ 相混淆。在大多数感兴趣的情况下,从 $\rho_z$ 到 $\rho_{\alpha\beta}$ 的映射是可逆的,所以这两组参数都包含了子系统中的概率信息,这就是我们使用相同符号 $\rho$ 的原因。

对于平均自旋映射,伊辛自旋 $\sigma_{\mu\nu}$ 是独立自旋,即 $\sigma_{\mu\nu} = s_{\mu\nu}$。由于伊辛自旋的乘积仍然是伊辛自旋,我们可以通过将一些 $\sigma_{\mu\nu}$ 与两个或更多“基本”伊辛自旋的乘积相关联,来构建不同的比特 - 量子映射。其中一种特别重

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值