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模型预测控制在增强量子控制系统鲁棒性方面展现出潜力。该研究团队提出了一种适用于连续时间测量和量子滤波条件下有限维量子系统的可处理随机模型预测控制（SMPC）框架。利用量子轨迹的几乎必然本征态约化特性，研究人员证明无限时域随机目标可坍缩为保真度项，该保真度可通过单步平均态的闭式解精确计算。因此，在线SMPC步骤仅需滤波器确定性传播和终端保真度评估。该方法优势在于消除了每时域蒙特卡洛场景采样，在保留核心随机动力学的同时显著降低计算负荷。该工作建立了等效性和均方稳定性保证，并在多能级系统和伊辛型系统上验证了该方法，相较于基于采样的SMPC展现出更优越的可扩展性。