論文の概要: Quantum neuromorphic approach to efficient sensing of gravity-induced entanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14565v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 06:05:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 17:00:49.946434
• Title: Quantum neuromorphic approach to efficient sensing of gravity-induced entanglement
• Title（参考訳）: 量子ニューロモルフィックアプローチによる重力による絡み合いの効率的なセンシング
• Authors: Tanjung Krisnanda, Tomasz Paterek, Mauro Paternostro, and Timothy C. H. Liew
• Abstract要約: 興味のある物体を制御されていない量子ネットワークに接続することで絡み合いを測定するためのプラットフォームを提案する。 ネットワークは量子状態の認識を効果的に学習するので、非絡み状態のトレーニング後の絡み合いの量を検出することができる。 測定誤差を考慮に入れ、標準量子限界を超える精度で絡み合い検出を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7616042687330642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The detection of entanglement provides a definitive proof of quantumness. Its ascertainment might be challenging for hot or macroscopic objects, where entanglement is typically weak, but nevertheless present. Here we propose a platform for measuring entanglement by connecting the objects of interest to an uncontrolled quantum network, whose emission (readout) is trained to learn and sense the entanglement of the former. First, we demonstrate the platform and its features with generic quantum systems. As the network effectively learns to recognise quantum states, it is possible to sense the amount of entanglement after training with only non-entangled states. Furthermore, by taking into account measurement errors, we demonstrate entanglement sensing with precision that scales beyond the standard quantum limit and outperforms measurements performed directly on the objects. Finally, we utilise our platform for sensing gravity-induced entanglement between two masses and predict an improvement of two orders of magnitude in the precision of entanglement estimation compared to existing techniques.
• Abstract（参考訳）: 絡み合いの検出は、量子性の確定的な証明となる。 その確認は、一般的に絡み合いが弱いが存在する高温または巨視的な物体にとって困難であるかもしれない。 本稿では、興味のある物体を制御されていない量子ネットワークに接続して絡み合いを測定するためのプラットフォームを提案する。 まず,汎用量子システムを用いてプラットフォームとその機能を示す。 ネットワークは量子状態の認識を効果的に学習するので、訓練後の絡み合いの量を非絡み合い状態のみで感知することができる。 さらに, 測定誤差を考慮に入れ, 標準量子限界を超える精度で絡み合いを検知し, 直接被写体上で測定した測定値よりも優れていることを示す。 最後に,重力による2つの質量間の絡み合いをセンシングするプラットフォームを用いて,既存の手法と比較して絡み合い推定精度が2桁向上することを示す。

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