論文の概要: Bounding Quantum Advantages in Postselected Metrology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09220v2
• Date: Wed, 19 Jan 2022 09:40:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 23:03:12.716638
• Title: Bounding Quantum Advantages in Postselected Metrology
• Title（参考訳）: ポストセレクションメトロロジーにおける量子アドバンテージ
• Authors: Sourav Das, Subhrajit Modak, and Manabendra Nath Bera
• Abstract要約: 弱値増幅やその他のポストセレクションに基づくメロジカルプロトコルは、小さなパラメータを推定しながら精度を高めることができる。 これらの利点が正準確率分布によって実際に達成できることを実証する。 また,3レベル非退化量子系を用いた最適メロジカルスキームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9153096940947796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weak value amplification and other postselection-based metrological protocols can enhance precision while estimating small parameters, outperforming postselection-free protocols. In general, these enhancements are largely constrained because the protocols yielding higher precision are rarely obtained due to a lower probability of successful postselection. It is shown that this precision can further be improved with the help of quantum resources like entanglement and negativity in the quasiprobability distribution. However, these quantum advantages in attaining considerable success probability with large precision are bounded irrespective of any accessible quantum resources. Here we derive a bound of these advantages in postselected metrology, establishing a connection with weak value optimization where the latter can be understood in terms of geometric phase. We introduce a scheme that saturates the bound, yielding anomalously large precision. Usually, negative quasiprobabilities are considered essential in enabling postselection to increase precision beyond standard optimized values. In contrast, we prove that these advantages can indeed be achieved with positive quasiprobability distribution. We also provide an optimal metrological scheme using three level non-degenerate quantum system.
• Abstract（参考訳）: 弱値増幅やその他のポストセレクションに基づくメロジカルプロトコルは、小さなパラメータを推定しながら精度を高め、ポストセレクションフリープロトコルより優れている。 一般に、これらの拡張は、高い精度のプロトコルがポストセレクションが成功する確率が低いため、ほとんど得られないため、大きく制約されている。 この精度は、準確率分布における絡み合いや負性といった量子資源の助けを借りてさらに改善できる。 しかし、大きな精度でかなりの成功確率を達成する上での量子的な利点は、アクセス可能な量子リソースに関係なく境界づけられる。 ここで、これらの利点の束縛は、ポスト選択されたメトロロジーにおいて導き出され、後者が幾何学的位相の観点で理解できる弱い値最適化とのつながりが確立される。 我々は,境界を飽和させ,異常に大きな精度をもたらすスキームを導入する。 通常、負の準確率は、選択後の精度を標準の最適化値を超えて高めるために不可欠であると考えられている。 対照的に、これらの利点は正の準確率分布で実際に達成できることを証明できる。 また, 3レベル非退化量子システムを用いた最適メトロロジースキームを提案する。

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