1988年,Avaronov等人首次提出了弱測(cè)量(weak measurement)的概念。他們指出,在測(cè)量設(shè)備和被測(cè)系統(tǒng)耦合強(qiáng)度很弱的情況下,當(dāng)前后選擇態(tài)接近正交時(shí),測(cè)量結(jié)果可以被明顯放大,甚至可以顯著大于被測(cè)系統(tǒng)中可觀測(cè)量的本征值,這使得極微小的參量的觀測(cè)成為可能。弱測(cè)量的放大微弱信號(hào)的作用使其在精密測(cè)量領(lǐng)域獲得了極大的關(guān)注,目前已廣泛用于相位估計(jì)、頻率測(cè)量、溫度測(cè)量、時(shí)延測(cè)量、速度測(cè)量等任務(wù)中。不可避免的,由于各種干擾的存在使得參數(shù)估計(jì)結(jié)果存在偏差,通常用于提高參數(shù)估計(jì)精度的方法是對(duì)多次測(cè)量結(jié)果取平均,這種方法對(duì)降低因短期相關(guān)噪聲特別是白噪聲引入的偏差有良好的效果。但是對(duì)于長(zhǎng)期相關(guān)性噪聲引入的誤差,這種方法的作用是有限的,甚至可能會(huì)增大誤差。目前弱測(cè)量領(lǐng)域尚未有降低長(zhǎng)期相關(guān)性噪聲所引起的參量估計(jì)偏差的相關(guān)研究。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用,機(jī)器學(xué)習(xí)算法為這個(gè)問題的解決提供了可能。機(jī)器學(xué)習(xí)理論最早可以追溯到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,到目前已經(jīng)走過了70多年曲折而又光輝的歷程。近年來(lái)隨著大數(shù)據(jù)、計(jì)算性能以及存儲(chǔ)能力的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)算法有了巨大的發(fā)展和應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)算法目前已經(jīng)應(yīng)用在各種各...

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 弱測(cè)量技術(shù)
        1.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
    1.2 本文研究?jī)?nèi)容和主要工作
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 弱測(cè)量的基本理論
    2.1 量子測(cè)量的一般理論
        2.1.1 量子測(cè)量的假設(shè)
        2.1.2 量子測(cè)量的分類
    2.2 弱值放大弱測(cè)量理論
        2.2.1 弱測(cè)量的基本理論
        2.2.2 測(cè)量?jī)x器偏移量的精確表述和極值
        2.2.3 量子弱測(cè)量的前提條件
        2.2.4 量子弱測(cè)量的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)
    2.3 弱值的實(shí)現(xiàn)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 機(jī)器學(xué)習(xí)理論
    3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
        3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
        3.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)分類
        3.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)施流程
    3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
        3.2.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.3 長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.3 本章小結(jié)
第四章 結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的弱測(cè)量參數(shù)估計(jì)
    4.1 參數(shù)估計(jì)方法
        4.1.1 研究背景
        4.1.2 參數(shù)估計(jì)方法整體設(shè)計(jì)
        4.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù)
    4.2 時(shí)延參量估計(jì)實(shí)驗(yàn)
        4.2.1 時(shí)間延遲系統(tǒng)
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
攻讀學(xué)位期間參與的項(xiàng)目
攻讀學(xué)位期間申請(qǐng)的專利



本文編號(hào)：4023383