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对复杂量子系统的高精度操控和控制是实现通用容错量子计算的关键。对于控制资源受限的物理系统，在扰动下有效而精确地控制目标系统的动态是一项挑战。本文提出了一个多级耗散量子控制框架，并表明深度强化学习提供了一种有效的方法来识别复杂量子系统具有受限控制参数的最优策略。该框架可推广到其他量子控制模型。与传统的最优控制方法相比，该深度强化学习算法可以对具有不同类型扰动的多级量子系统实现高效、精确的控制。
arXiv:2007.00838v2 [quant-ph] 2020 年 12 月 24 日
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