論文の概要: Minimum Entanglement Protocols for Function Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07613v2
• Date: Sat, 3 Sep 2022 23:03:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-11 12:11:16.576252
• Title: Minimum Entanglement Protocols for Function Estimation
• Title（参考訳）: 関数推定のための最小エンタングルメントプロトコル
• Authors: Adam Ehrenberg, Jacob Bringewatt, Alexey V. Gorshkov
• Abstract要約: 我々は、少なくとも$k$-partite tanglement を用いて最適なプロトコルが存在することの必要十分条件を証明した。 我々のプロトコルは時間依存制御をある程度必要としており、関連する時間依存プロトコルのクラスは、ジェネリック関数の最適スケーリングを達成できないことを示す。
• 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: We derive a family of optimal protocols, in the sense of saturating the quantum Cram\'{e}r-Rao bound, for measuring a linear combination of $d$ field amplitudes with quantum sensor networks, a key subprotocol of general quantum sensor network applications. We demonstrate how to select different protocols from this family under various constraints via linear programming. Focusing on entanglement-based constraints, we prove the surprising result that highly entangled states are not necessary to achieve optimality in many cases. Specifically, we prove necessary and sufficient conditions for the existence of optimal protocols using at most $k$-partite entanglement. We prove that the protocols which satisfy these conditions use the minimum amount of entanglement possible, even when given access to arbitrary controls and ancilla. Our protocols require some amount of time-dependent control, and we show that a related class of time-independent protocols fail to achieve optimal scaling for generic functions.
• Abstract（参考訳）: 量子センサネットワークアプリケーションの主要なサブプロトコルである量子センサネットワークと$d$フィールド振幅の線形結合を測定するために、量子クレーブ(英語版) r-raoバウンドを飽和するという意味で、最適なプロトコルの族を導出する。 我々は,線形プログラミングにより,このファミリーから異なるプロトコルを選択する方法を示す。 絡み合いに基づく制約に着目した結果,多くのケースで高い絡み合い状態が最適性を達成するために必要ではないことを証明した。 具体的には、最大$k$-partite の絡み合いを使って最適なプロトコルが存在するための必要十分条件を証明します。 これらの条件を満たすプロトコルは、任意の制御やアンシラへのアクセスが与えられた場合でも、可能な限り最小の絡み合いを利用できることを示す。 我々のプロトコルは時間依存制御をある程度必要としており、関連する時間依存プロトコルのクラスは、ジェネリック関数の最適スケーリングを達成できないことを示す。

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