論文の概要: Quantum multiparameter estimation with graph states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02518v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 00:50:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 17:28:17.593660
- Title: Quantum multiparameter estimation with graph states
- Title（参考訳）: グラフ状態を用いた量子マルチパラメータ推定
- Authors: Hong Tao
- Abstract要約: SU(2)力学では、最適な最適多パラメータ推定を実現することが特に重要である。
SU(N) 力学の進化を研究するための同時多パラメータ推定手法を提案する。
グラフ状態が量子計量学の最適状態であることを証明し、最適な測定基準のセットを見つけることができ、マルチパラメータ推定の精度限界が量子クラム・ラオ境界に達することを証明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.152619905686453
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the SU(2) dynamics, it is especially significant to achieve a simultaneous
optimal multiparameter estimation but it is very difficult. Evolution on SU(N)
dynamics is a research method to explore simultaneous multiparameter estimation
with the quantum network. As the highly entangled states, graph state, is an
intrinsical quantum resource for quantum metrology. For n-qubit graph state, we
propose a simultaneous multiparameter estimation scheme that investigates
evolution in SU(N) dynamics. For single-parameter estimation, the precision
limit beyond the Heisenberg limit in the higher dimension spin of SU(2). We
consider two scenarios where the Hamiltonian operator is commutation and
non-commutation respectively and verify that the global estimation precision is
higher than the local estimation precision. In the parameter limit condition,
the precision of parameter estimation for the simultaneous estimation of each
parameter is equal to the precision of the singleparameter estimation. In
addition, we find a precision-enhancement scheme that depends on the dynamics
SU(N). The smaller the N for the dynamics evolution, the higher the precision
of the parameter estimation. Finally, we prove that the graph state is the
optimal state of quantum metrology, a set of optimal measurement basic can be
found, and the precision limit of multiparameter estimation can attain the
quantum Cram\'er-Rao bound.
- Abstract（参考訳）: SU(2)力学では、最適な最適マルチパラメータ推定を実現することは特に重要であるが、非常に難しい。
SU(N)ダイナミクスの進化は、量子ネットワークを用いた同時マルチパラメータ推定の研究手法である。
高度に絡み合った状態であるグラフ状態は、量子力学の本質的な量子資源である。
n-qubit グラフ状態に対して,SU(N) ダイナミクスの進化を研究する同時マルチパラメータ推定法を提案する。
単パラメータ推定では、SU(2) の高次元スピンにおけるハイゼンベルク極限を超える精度限界が与えられる。
ハミルトニアン作用素がそれぞれ可換かつ非可換である2つのシナリオを考察し、大域的推定精度が局所的推定精度よりも高いことを検証する。
パラメータ限界条件では、各パラメータの同時推定のためのパラメータ推定の精度は、単パラメータ推定の精度と等しい。
さらに、ダイナミクス SU(N) に依存する精度向上スキームが見つかる。
動力学進化の n が小さくなればなるほど、パラメータ推定の精度は高まる。
最後に、グラフ状態が量子計量学の最適状態であることを証明し、最適な測定基準のセットを見つけることができ、マルチパラメータ推定の精度限界は量子Cram\'er-Rao境界に達することができる。
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