論文の概要: Improving the precision of multiparameter estimation in the
teleportation of qutrit under amplitude damping noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08388v1
- Date: Fri, 20 Jan 2023 01:49:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-23 13:56:34.761555
- Title: Improving the precision of multiparameter estimation in the
teleportation of qutrit under amplitude damping noise
- Title(参考訳): 振幅減衰雑音下におけるqutritのテレポーテーションにおけるマルチパラメータ推定精度の向上
- Authors: Yan-Ling Li, Yi-Bo Zeng, Lin Yao, Xing Xiao
- Abstract要約: 振幅減衰(AD)ノイズと戦うための2つのスキームが提案されている。
その結果,EMAのスキームは独立推定精度と同時推定精度の両面でWMよりも優れていた。
その結果,WMとEMAの手法は遠隔量子センシングに有用であり,ADデコヒーレンスの下での他の量子情報タスクに一般化可能であることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.077225913132659
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Since the initial discovery of quantum teleportation, it is devoted to
transferring unknown quantum states from one party to another distant partner.
However, in the scenarios of remote sensing, what people truly care about is
the information carried by certain parameters. The problem of multiparameter
estimation in the framework of qutrit teleportation under amplitude damping
(AD) noise is studied. Particularly, two schemes are proposed to battle against
AD noise and enhance the precision of multiparameter estimation by utilizing
weak measurement (WM) and environment-assisted measurement (EAM). For two-phase
parameters encoded in a qutrit state, the analytical formulas of the quantum
Fisher information matrix (QFIM) can be obtained. The results prove that the
scheme of EAM outperforms the WM one in the improvements of both independent
and simultaneous estimation precision. Remarkably, the EAM scheme can
completely ensure the estimation precision against the contamination by AD
noise. The reason should be attributed to the fact that EAM is carried out
after the AD noise. Thus, it extracts information from both the system and the
environment. The findings show that the techniques of WM and EAM are helpful
for remote quantum sensing and can be generalized to other qutrit-based quantum
information tasks under AD decoherence.
- Abstract(参考訳): 量子テレポーテーションの最初の発見以来、未知の量子状態をある相手から別の遠方のパートナーに移すことに専念している。
しかし、リモートセンシングのシナリオでは、人々が本当に気にしているのは、特定のパラメータが持つ情報です。
振幅減衰(AD)雑音下における石英テレポーテーションの枠組みにおけるマルチパラメータ推定の問題について検討した。
特に,弱測定(wm)と環境支援計測(eam)を用いて,adノイズ対策とマルチパラメータ推定精度の向上を目的とした2つの手法を提案する。
量子フィッシャー情報行列(QFIM)の解析式を量子化状態に符号化した2相パラメータを求めることができる。
その結果,EAMのスキームは独立推定精度と同時推定精度の両面でWMよりも優れていた。
注目すべきことに、EAM方式はADノイズによる汚染に対する推定精度を完全に保証することができる。
その理由は、ADノイズの後にEAMが実行されるためである。
これにより、システムと環境の両方から情報を抽出する。
その結果,WMとEMAの手法は遠隔量子センシングに有用であり,ADデコヒーレンスの下での他の量子情報タスクに一般化可能であることがわかった。
関連論文リスト
- Multiparameter critical quantum metrology with impurity probes [0.0]
臨界量子量論の新しいパラダイムとして、2IKモデルを導入する。
既知の制御場を適用することにより,特異性を除去し,測定感度を回復できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T16:32:51Z) - Mutual Wasserstein Discrepancy Minimization for Sequential
Recommendation [82.0801585843835]
逐次リコメンデーションのためのMutual WasserStein差分最小化MSteinに基づく新しい自己教師型学習フレームワークを提案する。
また,ワッサーシュタイン離散度測定に基づく新しい学習損失を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-28T13:38:48Z) - Robust Control for Dynamical Systems With Non-Gaussian Noise via Formal
Abstractions [59.605246463200736]
雑音分布の明示的な表現に依存しない新しい制御器合成法を提案する。
まず、連続制御系を有限状態モデルに抽象化し、離散状態間の確率的遷移によってノイズを捕捉する。
我々は最先端の検証技術を用いてマルコフ決定プロセスの間隔を保証し、これらの保証が元の制御システムに受け継がれるコントローラを演算する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T10:40:30Z) - Optimizing one-axis twists for realistic variational Bayesian quantum
metrology [0.0]
任意軸ツイストアンサーゼと呼ばれるパラメタライズド符号化および復号化プロトコルの新たなファミリーを提案する。
目標誤差を達成するのに必要な1軸ツイストの数を大幅に削減できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-23T16:45:15Z) - Optimizing quantum-enhanced Bayesian multiparameter estimation in noisy
apparata [1.172672077690852]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T08:45:49Z) - Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.41644538483948]
本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。
我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-03T09:32:28Z) - Robust Quantitative Susceptibility Mapping via Approximate Message
Passing with Parameter Estimation [14.22930572798757]
本稿では,パラメータ推定を組み込んだ定量的感受性マッピング(QSM)の確率的ベイズ的手法を提案する。
Sim2Snr1データセットでは、AMP-PEは最低のNRMSE、DFCM、最高のSSIMを達成した。
生体内データセットでは、AMP-PEは頑健であり、推定パラメータを用いて感受性マップの復元に成功した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-29T14:38:03Z) - Adaptive Multi-View ICA: Estimation of noise levels for optimal
inference [65.94843987207445]
Adaptive MultiView ICA (AVICA) はノイズの多いICAモデルであり、各ビューは共有された独立したソースと付加的なノイズの線形混合である。
AVICAは、その明示的なMMSE推定器により、他のICA法よりも優れたソース推定値が得られる。
実脳磁図(MEG)データでは,分解がサンプリングノイズに対する感度が低く,ノイズ分散推定が生物学的に妥当であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T13:10:12Z) - Efficient and robust certification of genuine multipartite entanglement
in noisy quantum error correction circuits [58.720142291102135]
実効多部絡み(GME)認証のための条件付き目撃手法を導入する。
線形な二分割数における絡み合いの検出は, 多数の測定値によって線形にスケールし, GMEの認証に十分であることを示す。
本手法は, 距離3の位相的カラーコードとフラグベースの耐故障バージョンにおける安定化作用素の雑音可読化に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T18:00:07Z) - Statistical control for spatio-temporal MEG/EEG source imaging with
desparsified multi-task Lasso [102.84915019938413]
脳磁図(MEG)や脳電図(EEG)のような非侵襲的手法は、非侵襲的手法を約束する。
ソースローカライゼーション(ソースイメージング)の問題は、しかしながら、高次元の統計的推測問題を引き起こす。
この問題に対処するために,分離されたマルチタスクラッソ(ecd-MTLasso)のアンサンブルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-29T21:17:16Z) - Joint Total Variation ESTATICS for Robust Multi-Parameter Mapping [0.0]
ESTATICSは、R2*と複数の外挿インターセプトを抽出するために、複数のエコー系列の連接対数整合を行う。
提案アルゴリズムは,リッチな単目的データセットにおいて,左からのエコーを予測して評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-28T19:08:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。