量子力学系统的控制图景分析与复杂性研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60904034
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

量子系统的优化控制图景是量子控制理论中的一个新兴研究方向,基于对现有量子控制成果的总结探讨量子控制中优化控制搜索的复杂性问题,并对发展高效控制搜索算法提供结构性指导。本项目基于已有的研究基础,结合实际量子控制所受的限制,针对开放系统和不可控系统等非理想系统的控制图景进行研究,以分析它们在静态图象中的图景拓扑结构,以及环境和不可控性等非理想因素对图景拓扑的影响。此外,基于静态图象的研究结果,对图景在动态图象中的特有性质进行深入分析,探讨奇异控制在图景中的局部性质和它们对最优控制搜索的影响。最后,研究成果将应用于几种典型量子网络的量子门控制图景,从控制图景的角度研究量子算法的极限。

结项摘要

研究工作基本按计划进行,研究内容主要包括:(1) 针对量子控制图景理论的两个基本假设——可控性和正则性——分别研究了它们对图景拓扑的影响,我们发现,可控性的缺失会直接导致量子控制的优化产生多个局部非全局最优解,因而会大大降低优化算法的效率;而不具备正则性质的奇异控制可能会成为静态图景中无法描述的待选最优控制,但理论分析和仿真表明它们对实际优化搜索的影响几乎可以忽略不计;(2)基于Kraus算符描述,针对开放系统门操作的控制图景进行了研究,得到了它们在静态图象中的图景拓扑结构,证明在足够强的可控性条件下,图景中仅有唯一局部最优解;分析了观测量均值控制图景的控制界,得出并证明了该控制解与环境初态的依赖关系;(3)以连续变量量子系统和经典控制系统为背景,研究并给出了辛群上的图景拓扑结构,证明该控制图景同样使较高效的优化搜索成为可能;(4)作为量子优化控制的应用,研究了量子网络的中的通信协议优化、核磁共振量子系统的时间最优控制设计,以及全量子反馈网络中非线性控制设计和优化等问题,得到了一系列成果。此外,在基金的支持下,我们在苏州成功发起并举办了全国量子控制研讨会,并在《科学通报》组织了国内第一次以量子控制为主题的论文专题,取得了良好的社会效应。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Role of controllability in optimizing quantum dynamics
可控性在优化量子动力学中的作用
  • DOI:
    10.1103/physreva.83.062306
  • 发表时间:
    2009-10
  • 期刊:
    Physical Review A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Wu, Re-Bing;Hsieh, Michael A.;Rabitz, Herschel
  • 通讯作者:
    Rabitz, Herschel
Fidelity between unitary operators and the generation of robust gates against off-resonance perturbations
酉算子之间的保真度和针对偏共振扰动的鲁棒门的生成
  • DOI:
    10.1088/1751-8113/44/9/095302
  • 发表时间:
    2011-03-04
  • 期刊:
    JOURNAL OF PHYSICS A-MATHEMATICAL AND THEORETICAL
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Cabrera, Renan;Shir, Ofer M.;Rabitz, Herschel
  • 通讯作者:
    Rabitz, Herschel
Control landscapes for open system quantum operations
开放系统量子操作的控制景观
  • DOI:
    10.1088/1751-8113/45/48/485303
  • 发表时间:
    2012-12-07
  • 期刊:
    JOURNAL OF PHYSICS A-MATHEMATICAL AND THEORETICAL
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Wu, Re-Bing;Rabitz, Herschel
  • 通讯作者:
    Rabitz, Herschel
Decoherence suppression via non-Markovian coherent feedback control
通过非马尔可夫相干反馈控制进行退相干抑制
  • DOI:
    10.1103/physreva.86.052304
  • 发表时间:
    2012-11-05
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Xue, Shi-Bei;Wu, Re-Bing;Tarn, Tzyh-Jong
  • 通讯作者:
    Tarn, Tzyh-Jong
Multiple independent quantum states sharing under collaboration of agents in quantum networks
量子网络中代理协作下共享多个独立的量子态
  • DOI:
    10.1007/s11128-011-0337-8
  • 发表时间:
    2011-11
  • 期刊:
    Quantum Information Processing
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Jiang, Min;Dong, Daoyi;Wu, Rebing
  • 通讯作者:
    Wu, Rebing

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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

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吴热冰的其他基金

基于控制系统的端到端量子机器学习
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    面上项目

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相似海外基金

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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]
      
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