論文の概要: Analytical Bounds for Dynamic Multi-Channel Discrimination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10694v3
• Date: Mon, 6 Sep 2021 11:30:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 22:29:20.189993
• Title: Analytical Bounds for Dynamic Multi-Channel Discrimination
• Title（参考訳）: 動的マルチチャネル識別のための解析的境界
• Authors: Cillian Harney, Stefano Pirandola
• Abstract要約: 最適な識別プロトコルは、しばしばインシデントプローブと保護されたアイドラモードの間で共有される絡み合いに依存する。 本研究では,マルチパーティの絡み合ったプローブ状態を用いたアイドラーフリーブロックプロトコルについて検討する。 ボソニックなガウス流路設定において,そのようなプロトコルの平均誤差確率に対する新たな解析的境界を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to precisely discriminate multiple quantum channels is fundamental to achieving quantum enhancements in data-readout, target detection, pattern recognition, and more. Optimal discrimination protocols often rely on entanglement shared between an incident probe and a protected idler-mode. While these protocols can be highly advantageous over classical ones, the storage of idler-modes is extremely challenging in practice. In this work, we investigate idler-free block protocols based on the use of multipartite entangled probe states. In particular, we focus on a class of idler-free protocol which uses non-disjoint distributions of multipartite probe states irradiated over multi-channels, known as dynamic discrimination protocols. We derive new, analytical bounds for the average error probability of such protocols in a bosonic Gaussian channel setting, revealing idler-free strategies that display performance close to idler-assistance for powerful, near-term quantum sensing applications.
• Abstract（参考訳）: 複数の量子チャネルを正確に識別する能力は、データ読み出し、ターゲット検出、パターン認識などにおける量子的拡張の実現に不可欠である。 最適識別プロトコルは、インシデントプローブと保護アイドラーモードの間で共有される絡み合いに依存することが多い。 これらのプロトコルは古典的プロトコルよりも非常に有利であるが、実際にはイドラーモードの保存は非常に困難である。 本研究では,マルチパーティの絡み合ったプローブ状態を用いたアイドラーフリーブロックプロトコルについて検討する。 特に、動的識別プロトコルとして知られるマルチチャネル上に照射されたマルチパーティイトプローブ状態の非解離分布を利用するアイドラーフリープロトコルのクラスに焦点を当てる。 ボソニックガウスチャネルの設定において、そのようなプロトコルの平均エラー確率に対する新しい解析的境界を導出し、強力で短期的な量子センシングアプリケーションのためのアイドラー支援に近い性能を示すアイドラーフリー戦略を明らかにする。

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