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Dynamic identification for bi-linear and non-linear systems in presence of uncertainties

dc.contributorParis Sciences et Lettres
dc.contributor.advisorTurinici, Gabriel
hal.structure.identifier
dc.contributor.authorFu, Ying*
dc.date.accessioned2017-10-17T13:21:59Z
dc.date.available2017-10-17T13:21:59Z
dc.date.issued2016-12-09
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/16767
dc.description.abstractfrDans le cadre du contrôle quantique bilinéaire, cette thèse étudie la possibilité de retrouver l'Hamiltonien et/ou le moment dipolaire à l'aide de mesures d'observables pour un ensemble grand de contrôles. Si l'implémentation du contrôle fait intervenir des bruits alors les mesures prennent la forme de distributions de probabilité. Nous montrons qu'il y a toujours unicité (à des phases près) des Hamiltoniens de du moment dipolaire retrouvés. Plusieurs modèles de bruit sont étudiés: bruit discrète constant additif et multiplicatif ainsi qu'un modèle de bruit dans les phases sous forme de processus Gaussien. Les résultats théoriques sont illustrés par des implémentations numériques.fr
dc.language.isoen
dc.subjectÉquation Schrödingerfr
dc.subjectSystème bilinéairefr
dc.subjectContrôle quantiquefr
dc.subjectIdentification Hamiltonienfr
dc.subjectSchrödinger equationen
dc.subjectBi-Linear systemen
dc.subjectQuantum controlen
dc.subjectInversion Hamiltonianen
dc.subject.ddc515.3
dc.titleIdentification de dynamique pour les systèmes bilinéaires et non-linéaires en présence d'incertitudesfr
dc.titleDynamic identification for bi-linear and non-linear systems in presence of uncertaintiesen
dc.typeThèse
dc.contributor.editoruniversityUniversité Paris Dauphine
dc.description.abstractenThe problem of recovering the Hamiltonian and dipole moment, termed inversion, is considered in a bilinear quantum control framework. The process uses as inputs some measurable quantities (observables) for each admissible control. If the implementation of the control is noisy the data available is only in the form of probability laws of the measured observable. Nevertheless it is proved that the inversion process still has unique solutions (up to phase factors). Several models of noise are considered including the discrete noise model, the multiplicative amplitude noise model and a Gaussian process phase model. Both theoretical and numerical results are established.en
dc.identifier.theseid2016PSLED054
dc.subject.ddclabelAnalyse
hal.author.functionaut


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