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本文探讨了量子控制领域中的一项关键挑战：如何在弱测量条件下，利用强化学习、弱测量和卡尔曼滤波技术实现对量子系统的稳定控制。由于量子系统测量过程的反作用以及其不可完全观测性，传统的反馈控制方法难以直接应用。研究的核心议题聚焦于如何有效控制一个位于非稳定势阱顶端的量子粒子，特别是在面对非线性系统行为和难以精确建模的噪声时。通过结合先进的算法与控制策略，本文旨在为量子控制提供新的解决方案。