論文の概要: Entangled sensor-networks for dark-matter searches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05375v2
• Date: Fri, 15 Jul 2022 02:40:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 12:08:53.209502
• Title: Entangled sensor-networks for dark-matter searches
• Title（参考訳）: ダークマッター探索のための絡み合ったセンサネットワーク
• Authors: Anthony J. Brady, Christina Gao, Roni Harnik, Zhen Liu, Zheshen Zhang and Quntao Zhuang
• Abstract要約: 我々は,多くのセンサキャビティからなるネットワーク環境において,量子スクイーズ(quantum squeezing)の利点を利用するための理論的枠組みを提供する。 局所センサネットワークを形成することにより、キャビティ間の信号が整合的に結合され、軸索探索が促進される。 本稿では,センサ間の絡み合いと軸方向信号のコヒーレンスを両立させる,局所的な絡み合い型センサネットワークの性能特性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.395175962739043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The hypothetical axion particle (of unknown mass) is a leading candidate for dark matter (DM). Many experiments search for axions with microwave cavities, where an axion may convert into a cavity photon, leading to a feeble excess in the output power of the cavity. Recent work [Nature 590, 238 (2021)] has demonstrated that injecting squeezed vacuum into the cavity can substantially accelerate the axion search. Here, we go beyond and provide a theoretical framework to leverage the benefits of quantum squeezing in a network setting consisting of many sensor-cavities. By forming a local sensor network, the signals among the cavities can be combined coherently to boost the axion search. Furthermore, injecting multipartite entanglement across the cavities -- generated by splitting a squeezed vacuum -- enables a global noise reduction. We explore the performance advantage of such a local, entangled sensor-network, which enjoys both coherence between the axion signals and entanglement between the sensors. Our analyses are pertinent to next-generation DM-axion searches aiming to leverage a network of sensors and quantum resources in an optimal way. Finally, we assess the possibility of using a more exotic quantum state, the Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) state. Despite a constant-factor improvement in the scan-time relative to a single-mode squeezed-state in the ideal case, the advantage of employing a GKP state disappears when a practical measurement scheme is considered.
• Abstract（参考訳）: 仮説の粒子(未知の質量)は暗黒物質(DM)の主候補である。 多くの実験ではマイクロ波キャビティを持つアキションを探索し、そこではアキションがキャビティ光子に変換され、キャビティの出力パワーがかなり過剰になる。 最近の研究[nature 590, 238 (2021)]では、圧縮された真空をキャビティに注入することで、アクシオン探索を実質的に加速できることが示されている。 ここでは、多くのセンサキャビティからなるネットワーク環境において、量子スクイージングの利点を活用するための理論的枠組みを提供する。 局所センサネットワークを形成することにより、キャビティ間の信号が整合して軸索探索を促進することができる。 さらに、スクイズド真空を分割して発生する空洞にマルチパーティタイト絡み合いを注入することで、グローバルノイズ低減が可能となる。 このような局所的絡み合いセンサネットワークの性能上の利点について検討し,軸信号間のコヒーレンスとセンサ間の絡み合いを両立させる。 我々の分析は、センサと量子リソースのネットワークを最適な方法で活用することを目的とした次世代dm-axion検索に関連している。 最後に,よりエキゾチックな量子状態であるgottesman-kitaev-preskill (gkp) 状態を用いる可能性を評価する。 理想の場合、単モード圧縮状態と比較してスキャン時間に一定の改善があるにもかかわらず、実用的な測定方法を考えると、GKP状態を用いることの利点は消える。

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