論文の概要: Optimizing quantum-enhanced Bayesian multiparameter estimation of phase and noise in practical sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04747v2
• Date: Fri, 21 Jun 2024 19:54:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 05:28:15.954325
• Title: Optimizing quantum-enhanced Bayesian multiparameter estimation of phase and noise in practical sensors
• Title（参考訳）: 実用センサにおける位相と雑音の量子化ベイズ多パラメータ推定の最適化
• Authors: Federico Belliardo, Valeria Cimini, Emanuele Polino, Francesco Hoch, Bruno Piccirillo, Nicolò Spagnolo, Vittorio Giovannetti, Fabio Sciarrino,
• Abstract要約: 我々は、幅広いリソースの標準量子限界を超えて動作する実用的なセンサーの可能性を利用する方法を示す。 以上の結果から,多パラメータアプローチをノイズアパラタで最適化することは,広帯域の標準量子限界を超える実用的センサの可能性を完全に活用するための重要なツールであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40151799356083057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving quantum-enhanced performances when measuring unknown quantities requires developing suitable methodologies for practical scenarios, that include noise and the availability of a limited amount of resources. Here, we report on the optimization of sub-standard quantum limit Bayesian multiparameter estimation in a scenario where a subset of the parameters describes unavoidable noise processes in an experimental photonic sensor. We explore how the optimization of the estimation changes depending on which parameters are either of interest or are treated as nuisance ones. Our results show that optimizing the multiparameter approach in noisy apparata represents a significant tool to fully exploit the potential of practical sensors operating beyond the standard quantum limit for broad resources range.
• Abstract（参考訳）: 未知量を測定する際には、ノイズや限られたリソースの可用性を含む実用的なシナリオに適した方法論を開発する必要がある。 本稿では,実験用フォトニックセンサにおいて,パラメータのサブセットが不可避ノイズ過程を記述するシナリオにおいて,準標準量子極限ベイズマルチパラメータ推定の最適化について報告する。 本研究では,どのパラメータが興味を持つか,あるいはニュアンスとして扱われるかによって,推定の最適化がどう変化するかを検討する。 以上の結果から,多パラメータアプローチをノイズアパラタで最適化することは,広帯域の標準量子限界を超える実用的センサの可能性を完全に活用するための重要なツールであることが示唆された。

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