論文の概要: Uninformed Bayesian Quantum Thermometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07025v3
• Date: Mon, 6 Dec 2021 14:40:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-18 07:39:53.300966
• Title: Uninformed Bayesian Quantum Thermometry
• Title（参考訳）: 非変形ベイズ量子温度計
• Authors: Julia Boeyens, Stella Seah, Stefan Nimmrichter
• Abstract要約: 熱測定に対するベイズ的アプローチについて,予想される温度スケールについて事前の知識がないまま検討する。 相対偏差の最適化に基づく2つの新しい推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the Bayesian approach to thermometry with no prior knowledge about the expected temperature scale, through the example of energy measurements on fully or partially thermalized qubit probes. We show that the most common Bayesian estimators, namely the mean and the median, lead to high-temperature divergences when used for uninformed thermometry. To circumvent this and achieve better overall accuracy, we propose two new estimators based on an optimization of relative deviations. Their global temperature-averaged behavior matches a modified van Trees bound, which complements the Cram\'er-Rao bound for smaller probe numbers and unrestricted temperature ranges. Furthermore, we show that, using partially thermalized probes, one can increase the range of temperatures to which the thermometer is sensitive at the cost of the local accuracy.
• Abstract（参考訳）: 我々は, 温度スケールに関する事前知識を持たず, 完全にあるいは部分的に熱化された量子ビットプローブ上のエネルギー測定の例を通して, ベイズ式温度測定法について検討した。 ベイズ平均と中央値の最も一般的な推定器は、非インフォームド温度測定に使用する場合、高温の発散を引き起こすことを示す。 これを回避するために,相対偏差の最適化に基づく2つの新しい推定器を提案する。 彼らの大域的な温度平均挙動は、より小さなプローブ数と制限のない温度範囲のためにクラム・ラーオ境界を補完する修正バンツリー境界と一致する。 さらに, 部分加熱プローブを用いることで, 温度計が局所精度を犠牲にして感度の高い温度範囲を増加させることができることを示した。

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