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操纵量子系统(例如自旋或人造原子)的常用方法是使用适当调整的控制脉冲。为了在相干性丧失之前完成量子信息任务,在尽可能短的时间内实现控制至关重要。本文我们报告了在 NMR 实验中以接近时间最优的方式制备保真度高于 99% 的贝尔态,这可以通过结合建模和实验的协同能力来实现。制备贝尔态的脉冲是通过实验发现的,这些实验通过与模型一起工作的基于梯度的优化算法递归辅助。因此,我们利用了基于模型的数值优化设计和基于实验的学习控制之间的相互作用。利用两种方法之间的平衡协同作用(由每种方法的特定情况能力决定),应该具有广泛的应用,可以加速寻找最佳量子控制。

寻找最短时间量子目标的图示

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