論文の概要: Intrinsic Sensitivity Limits for Multiparameter Quantum Metrology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04568v2
• Date: Thu, 9 Sep 2021 18:13:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 23:13:21.102542
• Title: Intrinsic Sensitivity Limits for Multiparameter Quantum Metrology
• Title（参考訳）: 多パラメータ量子メトロロジーにおける固有感度限界
• Authors: Aaron Z. Goldberg, Luis L. S\'anchez-Soto, and Hugo Ferretti
• Abstract要約: 量子クラム・ラオ境界はパラメータ推定の最終的な精度を与える。 情報がユニタリ変換で符号化された場合、自然に重み行列を選択することができることを示す。 これにより、パラメトリゼーションの選択とは無関係な内在的境界が保証される。
• 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: The quantum Cram\'er-Rao bound is a cornerstone of modern quantum metrology, as it provides the ultimate precision in parameter estimation. In the multiparameter scenario, this bound becomes a matrix inequality, which can be cast to a scalar form with a properly chosen weight matrix. Multiparameter estimation thus elicits tradeoffs in the precision with which each parameter can be estimated. We show that, if the information is encoded in a unitary transformation, we can naturally choose the weight matrix as the metric tensor linked to the geometry of the underlying algebra $\mathfrak{su}(n)$, with applications in numerous fields. This ensures an intrinsic bound that is independent of the choice of parametrization.
• Abstract（参考訳）: 量子Cram\'er-Rao境界は、パラメータ推定の最終的な精度を提供するため、現代の量子メートル法の基礎となる。 マルチパラメータのシナリオでは、この境界は行列の不等式となり、適切に選択された重み行列を持つスカラー形式にキャストできる。 したがって、マルチパラメータ推定は、各パラメータを推定できる精度でトレードオフを生じさせる。 情報がユニタリ変換に符号化された場合、基底代数 $\mathfrak{su}(n)$ の幾何学に結びついた計量テンソルとして、多くの分野の応用を持つ重み行列を自然に選択できることが示される。 これにより、パラメトリゼーションの選択とは独立な固有の境界が確保される。

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