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摘要 考虑到连续弱测量过程中测量噪声的存在，建立了在线量子态层析成像（QST）的优化问题并给出了相应的约束条件。基于在线交替方向乘子法（OADM）和连续弱测量（CWM），设计并推导了一种在线 QST 算法（QST-OADM）。具体来说，将在线 QST 问题分解为量子态和测量噪声两个子问题。所提算法采用自适应学习率，将计算复杂度降低至 O(d3)，为实时量子态层析成像提供更高效的机制。与现有的大多数基于 CWM 的在线 QST 算法相比，所提 QST-OADM 每次采样时都可以精确地求解两个子问题，而现有的 QST 算法在每次估计时都需要进行耗时的迭代。对 1、2、3 和 4 量子比特系统的在线 QST 的数值实验证明了所提算法的有效性。
实时量子态层析成像的在线优化算法
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