28、连续变量量子通信: teleportation、纠缠交换与密码学

连续变量量子通信: teleportation、纠缠交换与密码学

1. 连续变量量子隐形传态

1.1 理想协议

量子隐形传态允许利用纠缠将量子比特的量子态从一个系统转移到另一个系统。对于光学连续变量的量子隐形传态,我们先从理想的位置和动量态出发。
- 待传输的系统 1 的任意纯态(归一化前)为:
[|\psi⟩ 1 \propto \int dq \psi(q) |q⟩_q]
其中,(\psi(q) = \langle q|\psi⟩)。
- 两个系统上的理想 EPR 态为:
[|\Phi(u, v)⟩ = \frac{1}{N} \int dq e^{2\pi ivq} |q, q + u⟩_q]
在隐形传态协议中,我们使用 (|\Phi(0, 0)⟩
{23}) 态,但原则上任何 (u) 和 (v) 都可以使用。
- 经过将系统 1 和 2 投影到贝尔基上,输出态可表示为:
[ {12} \langle \Phi(u, v)| \psi⟩_1 |\Phi(0, 0)⟩ {23} = Z(v)X (u) |\psi⟩_3]
其中,(X (u)) 和 (Z(v)) 分别是位移和相位算符,它们依赖于测量结果 (u) 和 (v)。由于量子力学的线性性质,当输入态是混合态时,该协议仍然有效。

1.2 近似协议

当使用压缩相干态近似位置和动量本征态时,隐形传态协议也变为近似协议。我们可以通过计算 quadrature 算符在海森堡绘景中的变换来确定输出态的维格纳函数。
- 压缩算符变换

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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