論文の概要: Heisenberg scaling precision in the estimation of functions of parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08564v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 17:28:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-08 01:58:59.195315
• Title: Heisenberg scaling precision in the estimation of functions of parameters
• Title（参考訳）: パラメータの関数推定におけるハイゼンベルクスケーリング精度
• Authors: Danilo Triggiani, Paolo Facchi, Vincenzo Tamma
• Abstract要約: 一般の$M$チャネル線形ネットワークで符号化された任意のパラメータの任意の数$l$の関数の推定において,ハイゼンベルクのスケーリング精度に達するメロジカル戦略を提案する。 2つの補助線形ネットワークが必要であり、その役割は2つある: 干渉計と相互作用した後、信号が単一チャネルに再焦点され、線形ネットワークの分析により推定されるパラメータの関数が固定される。
• 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: We propose a metrological strategy reaching Heisenberg scaling precision in the estimation of functions of any number $l$ of arbitrary parameters encoded in a generic $M$-channel linear network. This scheme is experimentally feasible since it only employs a single-mode squeezed vacuum and homodyne detection on a single output channel. Two auxiliary linear network are required and their role is twofold: to refocus the signal into a single channel after the interaction with the interferometer, and to fix the function of the parameters to be estimated according to the linear network analysed. Although the refocusing requires some knowledge on the parameters, we show that the required precision on the prior measurement is shot-noise, and thus achievable with a classic measurement. We conclude by discussing two paradigmatic schemes in which the choice of the auxiliary stages allows to change the function of the unknown parameter to estimate.
• Abstract（参考訳）: 一般の$M$チャネル線形ネットワークで符号化された任意のパラメータの任意の数$l$の関数の推定において,ハイゼンベルクのスケーリング精度に達するメトロジー戦略を提案する。 この方式は単一モードの圧縮真空とホモダインのみを単一の出力チャネルで検出するため、実験的に実現可能である。 2つの補助線形ネットワークが必要であり、その役割は2つある: 干渉計と相互作用した後、信号が単一チャネルに再焦点され、線形ネットワークの分析により推定されるパラメータの関数が固定される。 再焦点はパラメータに関する知識を必要とするが,事前測定に必要な精度はショットノイズであり,古典的な測定で実現可能であることを示す。 最後に,補助ステージの選択によって未知パラメータの関数を推定できる2つのパラダイムスキームについて考察する。

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