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摘要：量子态的制备是量子信息处理的核心。贪婪算法提供了一种有效制备量子态的潜在方法。然而，标准贪婪算法通常不能取全局最大值，而是停留在局部最大值上。基于标准贪婪算法，本文提出了一种改进版本来设计动态脉冲以实现通用量子态制备，即从任意状态制备任意状态。作为应用，我们将该方案应用于半导体量子点和超导电路中单量子比特态和双量子比特态的通用制备。评估结果表明，我们的方案在具有同等高效率的同时，以更高的制备质量优于其他数值优化方法。与新兴的机器学习相比，它表现出更好的可访问性，并且不需要任何训练。此外，数值结果表明，我们的方案生成的脉冲序列对各种错误和噪声具有鲁棒性。我们的方案为少级系统和有限作用空间量子控制问题的优化开辟了一条新途径。
通过改进的贪婪算法进行通用量子态准备
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