使用时间相关哈密顿量控制量子系统对于量子技术至关重要 [1] ,它可以实现状态转移和门操作。一项重要任务是确定如何使此类过程实现最佳性能。在理想的封闭量子系统中,只要有足够的时间,就可以实现完美的操作 [2] 。由于物理哈密顿量是有界的,因此会出现速度限制,因此能量-时间不确定性会导致时间演变的最大速率,从而导致最短操作时间。然而,除了这种理想情况之外,还会出现其他考虑因素。其一是在无法保证精确控制时希望实现可靠操作;这可以通过使用鲁棒控制技术 [3] 或绝热过程 [4,5] 来实现。另一个是退相干和耗散的影响。在标准马尔可夫近似中,此类过程会随时间累积丢失信息。因此,人们通常认为快速操作是减少信息损失的理想选择,但也有明显的例外,即较慢的操作可以访问无退相干的子空间 [6] 。在本文中,我们表明,快速操作在非马尔可夫系统中并不总是理想的,因为较慢的操作可以利用信息回流来提高保真度。为了具体证明非马尔可夫系统中速度和保真度之间的权衡,我们使用数值最优控制来探索由驱动量子比特与玻色子环境相互作用组成的系统可实现的性能。最优控制 [7] 涉及确定一组时间相关的控制场,以最大化目标函数(例如保真度)。在这里,我们表明这可以在
摘要 - 滑模控制是一种鲁棒的非线性控制算法,已用于实现无人飞机系统的跟踪控制器,该控制器对建模不确定性和外部干扰具有鲁棒性,从而为自主操作提供出色的性能。无人飞机系统滑模控制应用的一个重大进步是采用无模型滑模控制算法,因为滑模控制实施中最复杂和最耗时的方面是结合系统模型推导控制律,这是每个单独的滑模控制应用都需要执行的过程。使用各种航空系统模型和真实世界干扰(例如离散化和状态估计的影响)在模拟中比较了各种无模型滑模控制算法的性能。结果表明,两种性能最佳的算法表现出非常相似的行为。这两种算法在四旋翼飞行器上实现(在模拟和使用真实硬件的情况下),并使用相同的状态估计算法和控制设置将其性能与传统的基于 PID 的控制器进行了比较。模拟结果表明,无模型滑模控制算法表现出与 PID 控制器相似的性能,而无需繁琐的调整过程。两种无模型滑模控制算法之间的比较表明,通过跟踪误差的二次均值测量,性能非常相似。飞行测试表明,虽然无模型滑模控制算法可以控制真实硬件,但在成为传统控制算法的可行替代方案之前,还需要进一步的特性描述和重大改进。无模型滑模控制和基于 PID 的飞行控制器都观察到了较大的跟踪误差,并且其性能对于大多数应用而言是不可接受的。两种控制器的性能不佳表明跟踪误差可以归因于状态估计中的误差。通过改进状态估计进行进一步测试将可以得出更多结论。关键词:无模型控制、滑模控制、鲁棒控制、飞行控制、无人机系统。1.简介
过去 20 年,我们在创建、控制和测量超导“人造原子”(量子比特)和存储在谐振器中的微波光子的量子态方面取得了令人瞩目的实验进展。除了作为研究全新领域强耦合量子电动力学的新型试验台之外,“电路 QED”还定义了一种基于集成电路的全电子量子计算机的基本架构,该集成电路的半导体被超导体取代。人造原子基于约瑟夫森隧道结,它们的尺寸相对较大(约毫米),这意味着它们与单个微波光子的耦合非常强。这种强耦合产生了非常强大的状态操纵和测量能力,包括创建极大(> 100 个光子)“猫”态和轻松测量光子数奇偶性等新量的能力。这些新功能使基于在微波光子的不同 Fock 态叠加中编码量子信息的“连续变量”量子误差校正新方案成为可能。在我们尝试构建大规模量子机时,我们面临的最大挑战是容错能力。如何用大量不完美的部件构建出一台近乎完美的机器?二战后,冯·诺依曼开始在经典计算领域探讨这个问题 [ 1 ] 。1952 年,他在加州理工学院的一系列讲座中(这些讲座于 1956 年发表 [ 2 ] ;在耶鲁大学的西利曼讲座中,他未能出席,但其手稿在他死后出版 [ 3 ] 。除了思考当时粗糙、不可靠的真空管计算机外,他还对大脑中复杂神经元网络的可靠计算能力着迷。克劳德·香农 (Claude Shannon) 也对这个问题非常感兴趣 [ 5 ] ,他的硕士论文首次证明开关和继电器电路可以执行任意布尔逻辑运算 [ 4 ] 。冯·诺依曼证明(并不十分严格),一个可由 L 个可靠门网络计算的布尔函数,也可以由 O(L log L)个不可靠门网络可靠地(即以高概率)计算。Dobrushin 和 Ortyukov [6] 严格证明了这一结果。若要进一步了解该领域,可参考 [7-10] 等相关著作。现代观点将使用不可靠设备的可靠计算问题与香农信息论 [11] 联系起来,该理论描述了如何在噪声信道上进行可靠通信。如图 1 所示,在香农信息论中,只有通信信道被视为不可靠的,输入处的编码和输出处的解码被认为是完美的。通过使用对为香农通信问题设计的代码字进行操作的电路模块并经常检查它们,不可靠的电路也可以执行可靠的计算。诀窍在于找到区分模块输出和输入差异的方法,这些差异是故意的(即由于模块正确计算了输入的预期功能)还是错误的 [ 10 ] 。除了与信息论的这种关键联系之外,与控制论也有重要的联系,如图 2 所示。量子计算机是一个动态系统,尽管噪音和错误会不断发生,我们仍试图控制它。诺伯特·维纳创立的经典控制理论处理容易出错的系统(传统上称为“工厂”,实际上可能代表汽车制造厂或化工厂)。如图 3 所示,传感器连续测量工厂的状态,控制器分析这些信息并使用它来(通过“执行器”)向工厂提供反馈,以使其稳定可靠地运行。鲁棒控制系统能够处理传感器、控制器和执行器单元也可能由不可靠的部件制成的事实。我们会发现这是一个有用的观点,但在思考量子系统的控制时,我们必须处理许多微妙的问题,因为我们知道对量子态的测量会通过测量“反向作用”(状态崩溃)扰乱状态。