論文の概要: Bayesian estimation for collisional thermometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12072v2
• Date: Mon, 15 Nov 2021 11:18:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 20:34:18.820914
• Title: Bayesian estimation for collisional thermometry
• Title（参考訳）: 衝突熱測定のためのベイズ推定
• Authors: Gabriel O. Alves, Gabriel T. Landi
• Abstract要約: 量子温度測定はコヒーレントデバイスにおける高レベルの制御を利用して、温度推定の精度を高める。 ベイズ推定を用いた衝突熱測定の完全な枠組みを考案した。
• 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: Quantum thermometry exploits the high level of control in coherent devices to offer enhanced precision for temperature estimation. This highlights the need for constructing concrete estimation strategies. Of particular importance is collisional thermometry, where a series of ancillas are sent sequentially to probe the system's temperature. In this paper we put forth a complete framework for analyzing collisional thermometry using Bayesian inference. The approach is easily implementable and experimentally friendly. Moreover, it is guaranteed to always saturate the Cramer-Rao bound in the long-time limit. Subtleties concerning the prior information about the system's temperature are also discussed, and analyzed in terms of a modified Cramer-Rao bound associated to Van Trees and Sch\"utzenberger.
• Abstract（参考訳）: 量子温度測定はコヒーレントデバイスにおける高レベルの制御を利用して、温度推定の精度を高める。 これは具体的な見積もり戦略を構築する必要性を強調している。 特に重要なのは衝突温度測定であり、一連のアンシラがシステム温度を調べるためにシーケンシャルに送られる。 本稿では,ベイズ推定を用いた衝突温度測定の完全な枠組みについて述べる。 このアプローチは容易に実装でき、実験的にフレンドリーです。 さらに、クラーラオを常に長時間の制限で飽和させることが保証される。 システムの温度に関する先行情報についても議論し、Van Trees と Sch\'utzenberger に関連付けられた修正クレーマーラオ境界の観点から分析する。

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