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qocttools: A program for quantum optimal control calculations
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AI
DOI：10.1016/j.cpc.2023.108983.png)
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摘要
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qocttools代码使用最优控制理论对量子系统执行优化计算。它解决的问题如下: 给定一个由哈密顿量控制的系统，其精确形式可以通过某些控制参数的变化进行调整，并给定系统轨迹的用户定义的价值函数，导致时间演化最大化价值函数的那些参数的值是什么？该代码允许在通用系统上工作，并使用Schrodinger或Lindblad方程分别处理封闭或开放系统。在处理周期性扰动时，它也可以使用Floquet形式主义的工具。它是用Python编写的，用户可以通过准备定义模型的驱动程序Python脚本来与之交互，并加载适当的qoctoctools模块。它是开放和自由的软件，并且还依赖于开放和自由的广泛使用的库和软件包，例如qtip (处理量子模型定义和操作) 和NLopt (执行优化)。程序摘要程序标题: qoctoctoctools CPC库链接到程序文件: https:// doi。org /10 .17632/49z3vydmwk.1开发人员的存储库链接: https:// gitlab。com /acbarrigon/qoctoctoctoc代码海洋胶囊: https:// codeocean。com /capsule /7560215许可条款: GPLv3编程语言: Python问题的本质: 当量子系统可以由外部扰动驱动时，人们可能会对找到导致某种行为的那些扰动的形式感兴趣。例如，将系统从其接地驱动到给定的激发态，使某些可观察值最大化等。这可以解释为逆光谱学: 目标不是预测物质对外部探针或扰动 (例如电磁场) 的反应，而是预测导致给定预定义反应的扰动的精确形状。这个问题可能是针对相干演化的封闭系统，或者在开放量子系统的背景下，在存在环境的情况下提出的。同样，当考虑周期性扰动时，问题可能用量子Floquet理论的语言来表述。解决方法: 该代码实现了量子最优控制理论的基本方程 [1]，即解决上述问题的数学框架。它 (1) 处理封闭或开放的量子系统; (2) 允许用户为目标函数 (要优化的函数，并编码所需的系统行为) 指定任何形式，因为它可以通过任何用户定义的Python函数来指定；(3) 允许用户为控制函数指定通用参数化形式，并为这些参数设置边界和约束; (4) 在大多数情况下基于伴随方法实现公式，用于计算目标函数相对于控制参数的梯度，由于这些梯度是有效优化的关键工具，并且 (5) 与通用优化库 (NLopt) 的接口，该通用优化库允许使用许多不同的算法执行优化，从而允许使用边界和线性或非线性约束。
Keyword:
Quantum optimal control theory
Optimization
Quantum dynamics
Out-of-equilibrium systems