基于频率响应的量子系统建模、分析与综合理论

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61374091
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    81.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

As an emerging interdisciplinary research direction, quantum control was motivated by the demand of utilizing quantum effects in various physical systems. Recently, new challenges were raised by rapidly developing quantum measurement and control technologies, and the broadly existing spectral analysis and design problems become very important. This project presents a frequency-response model for quantum systems via Green function method, which may describes the control or disturbance effects produced by quantum signals. Based on this model, the stability theory and criteria will be developed in the frequency domain, as well as the evaluation of static and dynamic performances. Further, for the noise identification and decoherence control problems, control strategies will be designed and optimized using the constructed frequency-domain analysis tools. The results will be demonstrated via applications to the manipulation of superconducting qubit systems. The proposed studies will provide a new way of modeling, analyzing and synthesizing quantum control systems, leading to a systemtic design method that is easy-to-use by engineers.
量子控制产生于对物理系统中量子效应进行利用的需求,是自动化领域中一个新兴的交叉研究方向。近年来,量子测量和调控手段的飞速发展对量子控制提出了新的理论挑战,其中测控过程的频谱分析与设计是广泛存在的重要问题。本项目提出基于格林函数理论建立量子系统的频率响应模型,利用该模型描述量子信号各阶统计特性产生的控制或干扰作用。根据频率响应模型,借鉴古典控制思想构建可在频域内进行的量子系统稳定性判据,以及动静态控制性能的评价指标。进一步,针对噪声谱辨识与退相干抑制两类典型综合问题,根据建立的性能评价指标设计和优化控制以改善系统频率响应,并结合超导量子比特的实测数据检验设计结果的有效性。本项目的研究成果将为量子控制提供新的建模、分析和综合思路,形成工程上易于理解和应用的设计方法。

结项摘要

研究工作按计划正常进行,针对量子系统的频域建模、分析与控制设计取得了的系列研究成果。在理论研究方面,取得了如下主要成果:(1)利用格林函数理论建立了线性量子系统的频率响应建模方法,并应用于具有非马尔科夫特性的量子控制系统以及基于波导的空间分布参数控制系统。(2)引入控制网络的信号流图、根轨迹分析方法提出了非马尔科夫量子开放系统的动力学相干性分析问题。(3)针对相干反馈控制系统提出了量子控制器控制带宽的概念,并指出了控制带宽与系统可控范围的定量关系。结合实验应用的研究成果如下:(1)利用高带宽控制脉冲实现了双同核自旋的时间最优控制,以克服传统基于频率选择的窄带宽控制的缺点;(2)基于核磁共振实验平台针对量子最优控制中的鞍点结构、多目标量子控制等问题展开了实验测试与分析研究;(3)结合飞秒激光控制分子系统,结合光场频谱分析实验验证了基于哈密顿量编码-解码理论的控制路径选择及其调制。本项目以实用量子控制技术为导向,理论与实验相结合,对量子信息技术的实用化提供了良好的控制理论与技术支持。

项目成果

期刊论文数量(29)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
Searching for quantum optimal control fields in the presence of singular critical points
在存在奇异临界点的情况下搜索量子最优控制场
  • DOI:
    10.1103/physreva.90.013404
  • 发表时间:
    2014-05
  • 期刊:
    Physical Review A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Riviello Gregory;Brif Constantin;Long Ruixing;Wu Re-Bing;Tibbetts Katharine Moore;Ho Tak-San;Rabitz Herschel
  • 通讯作者:
    Rabitz Herschel
Limits of optimal control yields achievable with quantum controllers
量子控制器可实现的最优控制产量的极限
  • DOI:
    10.1103/physreva.91.042327
  • 发表时间:
    2014-12
  • 期刊:
    Physical Review A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Wu Re-Bing;Brif Constantin;James Matthew R.;Rabitz Herschel
  • 通讯作者:
    Rabitz Herschel
Witnessing the boundary between Markovian and non-Markovian quantum dynamics: a Green's function approach
见证马尔可夫和非马尔可夫量子动力学之间的界限:格林函数方法
  • DOI:
    10.1007/s11128-015-1000-6
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Quantum Information Processing
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Xue Shibei;Wu Rebing;Tarn Tzyh-Jong;Petersen Ian R.
  • 通讯作者:
    Petersen Ian R.
Spatial Control Model and Analysis of Quantum Fields in One-Dimensional Waveguides
一维波导中量子场的空间控制模型与分析
  • DOI:
    10.1137/140999190
  • 发表时间:
    2016-05
  • 期刊:
    Siam Journal ON Control and Optimization
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Dong Wen-Bin;Wu Re-Bing;Zhang Wei;Li Chun-Wen;Tarn Tzyh-Jong
  • 通讯作者:
    Tarn Tzyh-Jong
Optimal control of quantum systems with SU(1, 1) dynamical symmetry
具有 SU(1, 1) 动力学对称性的量子系统的最优控制
  • DOI:
    10.1007/s11768-015-4128-0
  • 发表时间:
    2015-08
  • 期刊:
    Control Theory and Technology
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Dong Wenbin;Wu Rebing;Wu Jianwu;Li Chunwen;Tarn Tzyh-Jong
  • 通讯作者:
    Tarn Tzyh-Jong

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

量子机器学习
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陆思聪;郑昱;王晓霆;吴热冰
  • 通讯作者:
    吴热冰

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

吴热冰的其他基金

基于控制系统的端到端量子机器学习
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于控制系统的端到端量子机器学习
  • 批准号:
    62173201
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于在线学习的高精度量子系统控制
  • 批准号:
    61773232
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    63.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
量子力学系统的控制图景分析与复杂性研究
  • 批准号:
    60904034
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码