密西根学院张峻在量子系统辨识研究上取得重要进展，其与美国Sandia国家实验室物理学家Sarovar博士合作完成的论文“Quantum Hamiltonian identification from measurement time traces”近日发表于国际权威物理期刊Physical Review Letters上。
在过去的二十年里，量子技术在诸如量子计算、量子通信和精密测量等众多方面取得了巨大的进展。在这一系列重要的应用中，往往要求在纳米尺度上构建量子器件，并能够精确刻画和控制其量子动态特性。由于量子器件通常对于环境的影响非常敏感，量子特性很容易被破坏，因此定量描述量子系统动态模型是一个具有挑战性的任务。
量子系统动态主要由其哈密尔顿量所刻画，但是目前对于量子系统哈密尔顿量中的辨识还没有行之有效的方法。现有比较主要的建立未知量子系统动态模型的方法是过程层析，其存在的主要问题是需要耗用大量资源。本工作提出了一种与过程层析完全不同的方案，针对系统所能提供的观测量在多个时间点上进行测量，从而得到一个连续时间序列。从量子物理基本原理出发，可以求出这样的时间序列所需要满足的动态方程。在此基础上，利用经典控制理论中可控性和辨识算法，可以推导出系统未知参数满足的代数方程。求解这些代数方程即可得到待辨识的系统参数。这一方法可以有效地利用对于系统的先验认识，并适用于资源有限的情况，因此将对实验提供积极的帮助。
张峻和Sarovar博士曾先后在美国加大伯克利分校量子信息中心工作，他们对量子信息处理中诸多控制和优化问题有着共同的兴趣，并开展了广泛的合作。本项研究是他们在量子系统辨识问题上的一个重要开端，未来还将针对具体物理系统以及其他更为复杂的情况继续深入研究。
张峻于2003年在美国加大伯克利分校获得电子工程博士学位，2010年加入上海交通大学密西根学院工作。曾获得学校2013年卓越教学奖。
论文链接：http://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.113.080401
