Nov, 2007

相干的量子 LQG 控制

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TL;DR本文针对量子线性随机系统的物理可实现性，提出了一种可以完全量子化植物输出信号的量子 LQG 最优控制问题，区别于此前的传统控制方法，并提出了带有附加非线性和线性约束的控制器设计问题，为此提出了一种基于交替投影算法的数值方法，通过完全量子控制器设计示例，成功解决了这个问题。
quantum linear stochastic systemscoherent feedback controlconstrained controller design problemnumerical procedurefully quantum controller design examples
发现论文，激发创造
  • 输出反馈系统线性二次高斯控制的样本复杂度

    该研究在部分观察的线性二次高斯问题中，通过鲁棒综合程序建立了学习稳定开环植物的鲁棒 LQG 控制器的样本复杂度界限。

    Nov, 2020

  • 有限时间内两个玩家 LQG 系统的结构结果和显式解法

    本文研究了具有两个控制器的广义线性动态系统问题，证明了控制器的充分统计量可以表示为全局状态的条件均值，并给出了最优控制器的具体状态空间公式，以及如何高效解决此问题的算法，其计算复杂度可与集中式问题相媲美。

    Mar, 2013

  • 线性二次调节器的加速优化环境

    本文介绍了一种处理线性二次调节器问题的一阶加速优化框架，并对 SLQR 和 OLQR 问题给出了其收敛性分析。

    Jul, 2023

  • 控制置信成本

    我们开发了一种考虑推断计算成本的随机控制方法，结合了有效编码和高效控制的概念。研究发现，代理人通过在后验概率相对精度上增加内部成本来权衡总效用和任务性能，从而实现有效控制。通过研究线性二次高斯控制，我们发现代理人在不同任务需求下转换为一系列与旋转变换相关的次最优推断策略，每个策略都对世界的稳定性估计存在误差。这项工作为大脑和机器在高效但受计算限制的控制方面提供了新的合理计算基础。

    Jun, 2024

  • 量子最优控制的高效量子算法

    本论文提出了一种高效的量子算法，可用于解决量子最优控制问题，并附有详尽的误差分析，该方法基于时间依赖哈密顿模拟和梯度估算算法，并牵涉到了机器学习。但该算法需要容错量子计算机的支持。

    Apr, 2023

  • 学习鲁棒和高精度的量子控制

    本文展示了可以将时间有序的量子演化视作层次有序的神经网络，并将鲁棒控制看作是训练高度泛化的神经网络，利用批处理优化技巧使优化的结果能够显着提高控制的鲁棒性和保持高保真度。

    Nov, 2018

  • 线性二次调节器的样本复杂度

    本文提出了一种名为 Coarse-ID 控制的多阶段程序，利用随机矩阵理论对 Linear Quadratic Regulator 问题中的未知动态进行建模和控制，同时使用 System Level Synthesis 方法进行控制综合设计，该方法可以在未考虑模型不确定性的情况下实现稳定控制，同时相对误差控制成本的端到端界限也被提供。

    Oct, 2017

  • 量子系统的建模与控制：简介

    本文介绍了基于经典控制理论的开环控制与最佳控制方法用于量子力学系统的建模和控制，并概述了针对量子系统特性的设计工具和可用性，包括量子系统的模型以及闭合和开放量子系统的可控和稳定的主要结果和当前多种控制设计方法。

    Oct, 2012

  • 一阶方法视角下的 LQR 控制：离散时间情形

    该论文探讨了在反馈增益范围内最大化一个实值矩阵函数的线性二次调节器问题，提出了几种算法，包括基于梯度的方法和牛顿迭代算法。研究表明，这些算法均具有一定的收敛性和稳定性。

    Jul, 2019

  • LQR 控制中线性控制器的威力

    本研究在考虑受环境噪音干扰的线性动态系统调节问题中，计算在线和离线控制策略的策略后悔。研究者在离线控制策略的优化上进行了全面的描述，并证明了离线线性策略的代价会随着时间增长而与在线策略的代价收敛，即使在噪声被选择的情况下。

    Feb, 2020