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自由演化量子态的一种在线估计算法
文献摘要：
目前,对量子状态估计的算法大都采用离线批处理的方式进行,但离线量子态估计的方法对演化的量子系统难以实时估计.为了解决这一问题,提出一种在线优化算法,用于从具有测量随机噪声的量子系统中,通过连续弱测量估计该自由演化量子系统的状态密度.该算法基于在线邻近梯度法和交替方向乘子法提出,通过1、2、3和4位量子系统的仿真实验,验证了该算法计算高效,对测量随机噪声具有更高的鲁棒性.
文献关键词：
在线优化算法;连续弱测量;状态密度
中图分类号：
作者姓名：
黄吉;丛爽;张坤
作者机构：
中国科学技术大学 信息科学技术学院,安徽 合肥 230026
文献出处：
引用格式：
[1]黄吉;丛爽;张坤-.自由演化量子态的一种在线估计算法)[J].网络安全与数据治理,2022(08):79-85,105
A类：
连续弱测量,状态密度
B类：
自由演化,量子态,在线估计,估计算法,状态估计,离线,批处理,量子系统,实时估计,在线优化算法,随机噪声,梯度法,交替方向乘子法,算法计算,算高
AB值：
0.260143
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