論文の概要: Extractable Information Capacity in Sequential Measurements Metrology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03370v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 07:48:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 14:43:03.443663
• Title: Extractable Information Capacity in Sequential Measurements Metrology
• Title（参考訳）: 時系列計測における情報容量の抽出
• Authors: Yaoling Yang, Victor Montenegro, Abolfazl Bayat
• Abstract要約: そこで,Fisher 情報は当初,測定値と非直線的にスケールし,線形スケーリングに飽和することを示す。 最適な測定シーケンス長を判定し、3つの異なる物理系でその結果を例示するために、メリットの図を立てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The conventional formulation of quantum sensing is based on the assumption that the probe is reset to its initial state after each measurement. In a very distinct approach, one can also pursue a sequential measurement scheme in which time-consuming resetting is avoided. In this situation, every measurement outcome effectively comes from a different probe, yet correlated with other data samples. Finding a proper description for the precision of sequential measurement sensing is very challenging as it requires the analysis of long sequences with exponentially large outcomes. Here, we develop a recursive formula and an efficient Monte-Carlo approach to calculate the Fisher information, as a figure of merit for sensing precision, for arbitrary lengths of sequential measurements. Our results show that Fisher information initially scales non-linearly with the number of measurements and then asymptotically saturates to linear scaling. Such transition, which fundamentally constrains the extractable information about the parameter of interest, is directly linked to the finite memory of the probe when undergoes multiple sequential measurements. Based on these, we establish a figure of merit to determine the optimal measurement sequence length and exemplify our results in three different physical systems.
• Abstract（参考訳）: 従来の量子センシングの定式化は、プローブが各測定後に初期状態にリセットされるという仮定に基づいている。 非常に異なるアプローチでは、時間消費のリセットを避けるシーケンシャルな測定スキームを追求することもできる。 この状況では、すべての測定結果は異なるプローブから得られるが、他のデータサンプルと相関する。 逐次測定精度の適切な記述を見つけることは、指数的に大きな結果を持つ長周期の解析を必要とするため、非常に難しい。 そこで我々は, 逐次測定の任意の長さに対する精度の指標として, フィッシャー情報を計算するための再帰式と効率的なモンテカルロ法を開発した。 その結果,フィッシャー情報は当初,測定数と非線形にスケールし,漸近的に飽和して線形スケーリングを行うことがわかった。 このような遷移は、興味のあるパラメータに関する抽出可能な情報を基本的に制約し、複数のシーケンシャルな測定を行う際にプローブの有限記憶と直接リンクされる。 これらの結果に基づいて,最適な測定シーケンス長の決定と,3つの物理系における結果の実証を行う。

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