量子系统辨识与参数估计及其应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61673264
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    64.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

In recent years, quantum information technology has received extensive research attention and has made rapid progresses on both theory and application. Significant breakthroughs have been achieved in many fields such as quantum computation, quantum simulation, and quantum precise measurement. In all these important applications, one ubiquitous problem is to identify the dynamic model of.quantum systems. This proposal aims at developing technologies to identify the structure and parameters of unknown quantum systems based on the input-output data. We will pay special attention to several important applications including computation, simulation, and precise measurement. This research is particularly useful for the implementation of quantum information techniques in these fields,.and there are a number of crucial fundamental theoretical and practical problems to be solved. For the robust observable problem in quantum simulation, we will transform it into a converse problem of system identification. For precise measurement by using quantum interferometer, we can also formulate it as a parameter estimation problem. We will adopt mature identification methodology from.control theory and system sciences, taking into account the fact that quantum dynamics are defined on Lie groups, and then develop the theory and algorithms for quantum system identification and parameter estimation. We expect that such research will push forward the wide application of quantum information technology.
近年来量子信息技术在理论上得到了广泛的研究和取得了飞速的发展,在应用上也已在量子计算、量子模拟和量子精密测量等众多领域获得了重大突破。在这些量子技术的重要应用中,一个共同的重要问题是辨识量子系统的动态模型。本项目计划针对一般量子物理系统,结合信息处理、模拟仿真和精密测量这几类重要应用,从系统输入输出数据出发,辨识未知量子系统的结构和参数。这项研究对于量子信息技术在这些应用中的顺利实现有着重大意义,有一系列的基础理论和应用方法问题亟待解决。对于量子模拟中重要的鲁棒观测问题,我们把它转化为系统辨识的逆问题处理;而量子干涉仪的精密测量问题,则可以描述为参数估计问题。我们将从控制理论和系统科学中的辨识方法出发,考虑量子物理系统动态过程定义在李群上的特点,发展量子系统辨识和参数估计的理论和算法,并期望这样的研究对于量子信息技术的广泛应用起到有力的推动作用。

结项摘要

近年来量子信息技术在理论上得到了广泛的研究和取得了飞速的发展,在应用上也已在量子计算、量子模拟和量子精密测量等众多领域获得了重大突破。在这些量子技术的重要应用中,一个共同的重要问题是辨识量子系统的动态模型。本项目针对一般量子物理系统,结合信息处理、模拟仿真和精密测量这几类重要应用,从系统输入输出数据出发,辨识未知量子系统的结构和参数。这项研究对于量子信息技术在这些应用中的顺利实现有着重大意义,解决了一系列的基础理论和应用方法问题。对于一般量子系统中的系统辨识和参数估计问题,我们研究了开放量子系统中的系统辨识和参数估计问题,考虑了当系统输出端存在噪声的情况下如何鲁棒地辨识系统参数,探索了在连续测量的情况下辨识量子系统并获取系统模型参数。对于量子模拟中重要的鲁棒观测问题,我们把它转化为系统辨识的逆问题处理,分析了观测量的鲁棒性并寻找鲁棒观测量。而量子多光干涉仪精密测量中的参数估计,则发展了新的理论工具分析量子多光干涉仪的灵敏度和Fisher信息,并在此基础上优化干涉仪设计。我们从控制理论和系统科学中的辨识方法出发,考虑量子物理系统动态过程定义在李群上的特点,发展量子系统辨识和参数估计的理论和算法,这样的研究对于量子信息技术的广泛应用将会起到有力的推动作用。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Sensitivity evolution in quantum Hamiltonian estimation
量子哈密顿估计中的灵敏度演化
  • DOI:
    10.1504/ijscc.2018.093402
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    International Journal of Systems, Control and Communications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yanjun Zhang;Lu Wang;Jun Zhang
  • 通讯作者:
    Jun Zhang
Identification of Non-Markovian Environments for Spin Chains
自旋链非马尔可夫环境的识别
  • DOI:
    10.1109/tcst.2018.2879042
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Control Systems Technology
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Xue Shibei;Zhang Jun;Petersen Ian R.
  • 通讯作者:
    Petersen Ian R.
Reliability of analog quantum simulation
模拟量子模拟的可靠性
  • DOI:
    10.1140/epjqt/s40507-016-0054-4
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    EPJ Quantum Technology
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Sarovar Mohan;Zhang Jun;Zeng Lishan
  • 通讯作者:
    Zeng Lishan
Generation of hexapartite entanglement in a four-wave-mixing process with a spatially structured pump: Theoretical study
空间结构泵四波混频过程中六方纠缠的生成:理论研究
  • DOI:
    10.1103/physreva.102.022417
  • 发表时间:
    2020-08
  • 期刊:
    Physical Review A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Hailong Wang;Kai Zhang;Nicolas Treps;Claude Fabre;Jun Zhang;Jietai Jing
  • 通讯作者:
    Jietai Jing
A Quantum Hamiltonian Identification Algorithm: Computational Complexity and Error Analysis
量子哈密顿辨识算法:计算复杂度和误差分析
  • DOI:
    10.1109/tac.2017.2747507
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Automatic Control
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Wang Yuanlong;Dong Daoyi;Qi Bo;Zhang Jun;Petersen Ian R;Yonezawa Hidehiro
  • 通讯作者:
    Yonezawa Hidehiro

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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
    李思昆
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张峻
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  • 作者:
    彭颖;张峻;柳汝明;王茜;黄桦;王晶晶;姚勤;李骞
  • 通讯作者:
    李骞

其他文献

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张峻的其他基金

复杂量子系统辨识及其最优性和鲁棒性
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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]
      
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