【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及量子态测控领域，具体是基于机器学习与自适应反馈的多维量子态精确测控方法。
技术介绍
1、量子态的精确测控是量子信息科学的核心任务之一，对于实现量子计算、量子通信和量子精密测量等技术具有重要意义。现有技术主要依赖于量子态层析(qst)来获取量子系统的密度矩阵，这是描述量子态的完整信息。量子态层析通常涉及对量子系统的多个测量，每个测量都是在不同的基下进行，以收集关于量子态的全面信息。这些信息随后用于重建密度矩阵，为量子态的进一步分析和控制提供基础。
2、此外，量子控制理论为精确操纵量子态提供了数学工具和方法，包括量子系统的建模、控制参数的选择和反馈机制的设计。通过精确控制量子态的演化，可以实现量子算法的执行和量子纠缠的生成等。机器学习技术的应用，特别是在量子态的分类和预测方面，为量子态的自动识别和优化提供了新的可能性。这些技术结合了量子物理的精确性和机器学习的适应性，为量子态的智能处理开辟了新的道路。
3、尽管现有技术在量子态测控方面取得了显著进展，但仍存在一些关键的缺陷和挑战。首先，量子态层析过程往往...
【技术保护点】
1.基于机器学习与自适应反馈的多维量子态精确测控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于机器学习与自适应反馈的多维量子态精确测控方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下子步骤：
3.如权利要求2所述的基于机器学习与自适应反馈的多维量子态精确测控方法，其特征在于，所述步骤S401中，量子态保真度的计算流程为：
4.如权利要求2所述的基于机器学习与自适应反馈的多维量子态精确测控方法，其特征在于，所述步骤S402中，计算目标函数相对于控制参数的梯度具体流程为：
5.如权利要求2所述的基于机器学习与自适应反...
【技术特征摘要】
1.基于机器学习与自适应反馈的多维量子态精确测控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于机器学习与自适应反馈的多维量子态精确测控方法，其特征在于，所述步骤s4具体包括以下子步骤：
3.如权利要求2所述的基于机器学习与自适应反馈的多维量子态精确测控方法，其特征在于，所述步骤s401中，量子态保真度的计算流程为：
4.如权利要求2所述的基于机器学习与自适应反馈的多维量子态精确测控方法，其特征在于，所述步骤s402中，计算目标函数相对于控制参数的梯度具体流程为：
5.如权利要求2所述的基于机器学习与自适应反馈的多维量子态精确测控方法，其特征在于，所述步骤s403具体通过梯度下降更新控制参数，其流程为：
6.如权利要求1所述的基于机器学习与自适应...
【专利技术属性】
技术研发人员：林海川，曾耿华，吴峰，邹小波，
申请(专利权)人：成都中微达信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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