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Kraus-Parameterized Belief Reinforcement Learning

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  1. TOOL · CL_206473 ·

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    研究人员开发了一种名为 Kraus-Parameterized Belief Reinforcement Learning 的新方法,用于量子反馈控制。该方法使用一个约束在 Stiefel 流形上的循环编码器来生成物理上始终有效的精确密度矩阵估计。然后,一个 Proximal Policy Optimization 演员利用这些信念状态来指导连续控制动作。在模拟中,该方法证明了对受监控量子比特的稳定反馈控制,实现了约 0.77-0.8…