Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal distributed multiparameter estimation in noisy environments

論文の概要: Optimal distributed multiparameter estimation in noisy environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01077v1
Date: Thu, 1 Jun 2023 18:32:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-05 18:09:58.452132
Title: Optimal distributed multiparameter estimation in noisy environments
Title（参考訳）: 雑音環境における最適分散マルチパラメータ推定
Authors: Arne Hamann, Pavel Sekatski, Wolfgang D\"ur
Abstract要約: ノイズ非感受性戦略の発見と改善方法について検討する。 GHZ状態の逐次探索は, 最大4。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3093890460224435
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the task of multiple parameter estimation in the presence of strong correlated noise with a network of distributed sensors. We study how to find and improve noise-insensitive strategies. We show that sequentially probing GHZ states is optimal up to a factor of at most 4. This allows us to connect the problem to single parameter estimation, and to use techniques such as protection against correlated noise in a decoherence-free subspace, or read-out by local measurements.
Abstract（参考訳）: 分散センサのネットワークによる強い相関雑音の存在下での多重パラメータ推定の課題を考察する。ノイズ非感受性戦略の発見と改善方法について検討する。 ghz状態の逐次検出は最大4.0倍まで最適である。これにより、この問題を単一パラメータ推定に結びつけることができ、デコヒーレンスのない部分空間における相関ノイズに対する保護や局所的な測定による読み出しといった手法を用いることができる。

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