論文の概要: Enhancing distributed sensing with imperfect error correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06513v3
- Date: Sun, 15 May 2022 04:31:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 22:47:00.180869
- Title: Enhancing distributed sensing with imperfect error correction
- Title（参考訳）: 不完全な誤り訂正による分散センシングの強化
- Authors: Boyu Zhou, Anthony J. Brady and Quntao Zhuang
- Abstract要約: エンタングルメントは、分散量子センシングプロトコルを介して、センサネットワークにおける情報処理タスクの強化を約束している。
センサネットワークではノイズがユビキタスであるため,Gottesman, Kitaev, Preskill(GKP)状態に基づく誤り訂正スキームが要求される。
そこで, 不均質雑音モデルにおいて, 有限圧縮GKP状態に対する性能向上の解析を拡張した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.812718493682455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Entanglement has shown promise in enhancing information processing tasks in a
sensor network, via distributed quantum sensing protocols. As noise is
ubiquitous in sensor networks, error correction schemes based on Gottesman,
Kitaev and Preskill (GKP) states are required to enhance the performance, as
shown in [New J. Phys. 22, 022001 (2020)] assuming homogeneous noise among
sensors and perfect GKP states. Here, we extend the analyses of performance
enhancement to finite squeezed GKP states in a heterogeneous noise model. To
begin with, we study different concatenation schemes of GKP-two-mode-squeezing
codes. While traditional sequential concatenation schemes in previous works do
improve the suppression of noise, we propose a balanced concatenation scheme
that outperforms the sequential scheme in presence of finite GKP squeezing. We
then apply these results to two specific tasks in distributed quantum sensing
-- parameter estimation and hypothesis testing -- to understand the trade-off
between imperfect squeezing and performance. For the former task, we consider
an energy-constrained scenario and provide an optimal way to distribute the
energy of the finite squeezed GKP states among the sensors. For the latter
task, we show that the error probability can still be drastically lowered via
concatenation of realistic finite squeezed GKP codes.
- Abstract（参考訳）: エンタングルメントは、分散量子センシングプロトコルを介して、センサネットワークにおける情報処理タスクの強化を約束している。
センサネットワークではノイズがユビキタスであるため,センサ間の均一ノイズと完全GKP状態の仮定として[New J. Phys. 22 022001 (2020)]に示すように,Gottesman, Kitaev, Preskill(GKP)状態に基づく誤差補正スキームが性能の向上に必要である。
ここでは、不均一ノイズモデルにおける有限圧縮GKP状態に対する性能向上の解析を拡張する。
まず、GKP-two-mode-squeezing符号の様々な結合方式について検討する。
従来の逐次連結スキームはノイズの抑制を改善するが, 有限GKPスクイーズの存在下での逐次結合スキームよりも優れたバランスの取れた連結スキームを提案する。
次に、これらの結果を分散量子センシング(パラメータ推定と仮説テスト)の2つの特定のタスクに適用し、不完全なスクイーズと性能のトレードオフを理解する。
前者の課題では、エネルギーに制約のあるシナリオを考慮し、センサ間で有限圧縮GKP状態のエネルギーを分配する最適な方法を提供する。
後者の課題では、現実的な有限圧縮GKP符号の連結により、誤差確率を劇的に低下させることができる。
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