通过量子数字孪生技术学习在噪声量子传感中恢复海森堡极限

量子传感器利用非经典资源实现海森堡极限的传感精度,超越经典策略可达的标准量子极限。然而,关键问题在于环境噪声会导致快速退相干,从根本上限制海森堡极限的实现。该研究团队在本通讯中提出量子数字孪生协议以解决此问题。该协议首先建立可观测量约束的状态重构来推断退相干过程中的随机误差,继而采用强化学习推导自适应补偿控制策略。通过在离散变量、连续变量及多量子比特电路系统中的验证,该方法绕过了量子态层析成像的指数级开销,并发现可恢复海森堡极限的最优控制方案。与需要精确噪声表征和辅助量子比特的量子纠错或误差缓解方案不同,该自主协议通过环境自适应控制序列实现抗噪声传感。该工作将量子数字孪生确立为量子控制的通用方法论,为兼容含噪声中等规模量子时代实验约束的新一代量子传感器提出了抗噪声范式。

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