测量辅助的朗道-齐纳跃迁

非选择性量子测量，即不读取结果的测量，常被视为操控量子系统的资源。本工作中，我们研究利用非选择性量子测量对朗道-齐纳（LZ）跃迁的最优加速。我们将在若干特定时刻对 LZ 系统非绝热态的布居的测量作为控制，并寻找使 LZ 跃迁最大的最优时刻。我们发现当测量次数很大时，最大跃迁概率随耦合参数增加呈现令人惊讶的非单调行为。该跃迁概率给出了用固定数目离散测量对基本量子芝诺效应（对应于连续测量）的最优逼近。分析的困难在于跃迁概率作为时刻的函数具有海量局部极大值。我们通过渐近分析解析地以及主要通过基于动态规划的高效算法数值地解决了该问题。所提出的数值方法除该问题外，还可应用于广泛一类基于测量的最优控制问题。