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World File Search System反馈控制
量子相关的光子对源具有45 nm CMOS中的集成反馈控制
摘要ð集成光子学提供了有用的光子量子信息处理所需的可扩展性。许多光谐振器必须与相同的泵波长对齐，以产生驱动此类系统的量子相关光子对的来源，但是现有的解决方案依赖于手动对齐或基于外部光电二极管和块状块外芯片电子设备的手动对齐或离线调整，从而限制了可伸缩性。在这里，我们使用与标准的45 nm CMOS铸造工艺中的光子元素一起集成的电路对硅微林中的四波混合（刺激和自发）的反馈控制。载体扫描生成的反馈信号可在光子对生成方案中实现原位操作，这是一个关键的构建块，可实现大规模的CMOS量子量子 - 光片系统。
离散量子反馈控制的热力学第二定律
其中 FS 是初始和最终热力学平衡态之间的亥姆霍兹自由能差。在不同的背景下，量子反馈控制因控制和稳定量子系统而引起了相当大的关注 [16-22]。例如，它可以应用于压缩电磁场 [18]、自旋压缩 [20] 和稳定宏观相干性 [22]。虽然作为随机动态系统的量子反馈控制理论框架已经很完善，但量子反馈控制可能带来的热力学增益尚未完全了解。在本文中，我们推导出一个新的热力学不等式，它对可从具有离散量子反馈控制的多热浴中提取的功设置了基本极限 [7, 23]，包括量子测量 [23, 24] 和取决于测量结果的机械操作。最大功的特征是热力学系统与反馈控制器之间的广义互信息量。我们将其称为 QC 互信息量，其中 QC 表示被测系统是量子的，测量结果是经典的。在经典测量的情况下，QC 互信息量简化为经典互信息量 [25]。在没有反馈控制的情况下，新的不等式
332：515工程师的加固学习 - 秋季2023
课程覆盖范围：本课程是基于迭代非线性，适应性和最佳反馈控制动态系统的工程方法（RL）（机器学习的重要领域）控制系统的视角。中心主题将围绕近似动态编程技术发展。作为课程的介绍，将简要介绍Sutton和Barto教科书中某些章节的本质（有关强化学习的主要计算机科学教科书），以学习RL术语和RL中使用的基本过程。该书介绍了加强学习的计算机科学方法（主要是蒙特卡洛和马尔可夫统计数据（马尔可夫决策过程，MDP），以及使用神经网络来生成学习政策）。在此类中，控制和系统方法将用于生成学习策略（最佳反馈策略，最佳反馈控制）。
飞机控制与模拟，第二版 - Gbv.de
3.1 简介 / 143 3.2 状态空间模型 / 145 3.3 传递函数模型 / 156 3.4 状态方程的数值解 / 172 3.5 用于模拟的飞机模型 / 181 3.6 稳态飞行 / 187 3.7 数值线性化 / 201 3.8 飞机动态行为 / 208 3.9 反馈控制 / 216
Xinyue Wang
• 王新月、侯少辉、张莉、李琳玲、梁振、张志国和黄干。实时 eeg 锁相反馈控制用于 alpha 幅度和频率调节：openbci 实现。2020 年第九届生物信息学和生物医学科学国际会议，第 65-70 页，2020 年
信息热力学简介
信息论与热力学相结合的研究领域的起源可以追溯到麦克斯韦的思想实验“麦克斯韦妖”[1]。这一概念可以表述为，通过基于热涨落水平测量的反馈控制来减少系统的总熵[2][3]，这似乎与热力学第二定律相矛盾[4][2][3]。关于这个问题的理论讨论在过去十几年里进展迅速[2]，具体地说，已经发现将信息的概念[5][6]纳入非平衡统计力学[7][8][9]的研究结果中，可以完全准确地理解“妖”与热力学第二定律[2][5]之间的一致性。此外，对“妖”的研究实验最近也开始取得进展[2]。具体而言，“妖怪”实际上已经通过实验实现[10]，这得益于测量微观热力学系统并通过反馈控制它们的实验技术的进步[2][3][10]。这样，将信息论与热力学相结合的研究形成了新的研究领域，可以称之为信息热力学[5][11][12]。信息热力学的研究不仅解决了“麦克斯韦妖怪”的问题，还揭示了更加丰富的发现[2]。例如，人们发现“妖怪”所能获取的功的上限和测量所需能量消耗的理论下限都与“信息量”定量相关[12]。本综述旨在最简洁地介绍信息热力学。本综述组织如下：后で付け足す我们只考虑经典系统[13]。
