論文の概要: Effects of the free evolution in the Arthurs-Kelly model of simultaneous
measurement and in the retrodictive predictions of the Heisenberg uncertainty
relations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00581v1
- Date: Wed, 1 Sep 2021 19:17:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 10:55:40.990804
- Title: Effects of the free evolution in the Arthurs-Kelly model of simultaneous
measurement and in the retrodictive predictions of the Heisenberg uncertainty
relations
- Title（参考訳）: 同時測定のアーサース・ケリーモデルとハイゼンベルクの不確実性関係の予測における自由進化の影響
- Authors: J A Mendoza-Fierro, L M Ar\'evalo Aguilar, V M Vel\'azquez Aguilar
- Abstract要約: 本研究は, フルダイナミックスが同時測定プロセスの回帰的および予測的精度の最適限界に及ぼす影響について検討する。
フリーハミルトニアンの包含が測定条件の確率密度の拡散を引き起こすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The simultaneous measurement approach of Arthurs and Kelly has been a
significant tool for the better understanding of the measurement process in
quantum mechanics. This model considers a strong interaction Hamiltonian by
discarding the free evolution part. In this work, we study the effect of the
full dynamics -- taking into account the free Hamiltonian -- on the optimal
limits of retrodictive and predictive accuracy of the simultaneous measurement
process of position and momentum observables. To do that, we consider a minimum
uncertainty Gaussian state as the system under inspection, which allows to
carry out an optimal simultaneous measurement. We show that the inclusion of
the free Hamiltonian induces a spreading on the probability density of the
measurement setting, which increases the value of the product of the variances
of the so-called retrodictive and predictive error operators, this is
equivalent to a reduction in the accuracy of the measurement.
- Abstract（参考訳）: アーサースとケリーの同時測定アプローチは、量子力学における測定過程をよりよく理解するための重要なツールである。
このモデルは自由進化部分を捨てることで強い相互作用ハミルトニアンを考える。
本研究では,自由ハミルトニアン(自由ハミルトニアン)を考慮し,位置と運動量を同時に測定する過程の再現性と予測精度の最適限界に対するフルダイナミクスの影響について検討する。
そこで本研究では,最小の不確実性ガウス状態について,最適同時測定が可能な検査対象システムとして検討する。
フリーハミルトニアンの包含は、測定設定の確率密度の拡散を誘導し、いわゆる回帰的および予測的誤差演算子の分散の積の値を増加させることを示し、これは測定の精度の低下と等価である。
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