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Quantum Model Reduction for Continuous-Time Quantum Filters
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AI
DOI：10.1007/s00023-025-01622-7.png)
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摘要
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量子随机模型在动态约减、开放系统模拟、反馈控制及自适应估计中的应用十分广泛。在许多应用中，仅需滤波器状态中包含的部分信息即可重构目标可观测量；因此，原则上可实施较小维度的滤波器来完成相同任务。本研究提出一种系统化方法，在可行时寻找能够精确再现感兴趣期望值演化的降阶量子滤波器。与现有降阶技术不同，我们获得的简化模型是精确的，且以Belavkin滤波方程的形式呈现，确保了物理可解释性。这是通过利用最小实现理论及非交换条件期望理论中的工具实现的。所提方法通过典型示例进行测试，为量子轨迹模拟和量子反馈控制中的应用奠定了基础。
Keyword:
STABILITY
STABILIZATION
SYSTEMS
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