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摘要。高维量子态的实验工程是几种量子信息协议的关键任务。然而，应用现有的量子态工程协议需要对噪声实验装置进行高精度的表征。这在实际场景中往往是缺乏的，影响了工程状态的质量。我们通过实验实现了一个自动自适应优化协议来设计光子轨道角动量 (OAM) 状态。该协议在给定目标输出状态的情况下，根据输出测量统计数据对当前产生的状态的质量进行在线估计，并确定如何调整实验参数以优化状态生成。为了实现这一点，该算法不需要包含生成设备本身的描述。相反，它在完全黑盒的场景中运行，使该方案适用于各种各样的情况。该算法控制的手柄是一系列波片的旋转角度，可用于概率地生成任意四维 OAM 状态。我们在经典和量子领域展示了不同目标状态下的方案，并证明了其对控制参数外部扰动的鲁棒性。这种方法代表了一种强大的工具，可用于自动优化量子信息协议和技术的嘈杂实验任务。
光子量子态工程过程的动态学习
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