基于深度强化学习的声子Fock态制备方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的声子Fock态制备方法，属于量子计算技术领域。该方法包括，S1：冷却离子阱中的单离子至声子Fock基态，通过深度强化学习的神经网络模型获取最优演化路径。S2：控制激光边带脉冲按照所述最优演化路径进行演化，用所述激光边带脉冲和载波驱动所述单离子，使所述单离子从所述声子Fock基态演化至声子Fock目标态。本发明提供的技术方案通过构建深度强化学习模型并引入含非共振激发项的哈密顿量作为演化动力学，获取激光的最优演化路径，实现了高保真度、高速度、高鲁棒性的声子Fock态制备。