Fugu-MT 論文翻訳(概要): Parameter estimation via indefinite causal structures

論文の概要: Parameter estimation via indefinite causal structures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04838v1
Date: Mon, 11 Jul 2022 13:14:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-05 12:33:04.250104
Title: Parameter estimation via indefinite causal structures
Title（参考訳）: 不定因果構造によるパラメータ推定
Authors: Lorenzo M. Procopio
Abstract要約: 本研究では,特定の組み合わせに対して因果順序の数が増加するにつれて,量子フィッシャー情報が増加することを示す。また、ある因果順序の組み合わせが、同じ数の因果順序に対して、他よりも高い精度で境界に到達できることも示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum Fisher information is the principal tool used to give the ultimate precision bound on the estimation of parameters for quantum channels. In this work, we present analytical expressions for the quantum Fisher information with three noisy channels for the case where the channels are in superposition of causal orders. We found that the quantum Fisher information increases as the number of causal orders increases for certain combinations. We also show that certain combinations of causal orders attain higher precision on bounds than others for the same number of causal orders. Based on our results, we chose the best combinations of causal orders with three channels for probing schemes using indefinite causal structures
Abstract（参考訳）: 量子フィッシャー情報(Quantum Fisher information)は、量子チャネルのパラメータを推定する際の究極の精度を与える主要なツールである。本研究では,チャネルが因果順序の重畳状態にある場合において,3つのノイズチャネルを有する量子フィッシャー情報の解析式を提案する。その結果,特定の組み合わせに対する因果順序数の増加に伴い,量子フィッシャー情報が増加することがわかった。また、ある因果順序の組み合わせが、同じ数の因果順序に対して、他よりも精度が高いことを示す。結果に基づき,不定因果構造を用いた探索スキームのための3つのチャネルを用いた因果順序の最適組み合わせを選択した。

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