論文の概要: Evading noise in multiparameter quantum metrology with indefinite causal
order
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07220v1
- Date: Wed, 13 Sep 2023 18:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-15 17:07:33.189846
- Title: Evading noise in multiparameter quantum metrology with indefinite causal
order
- Title（参考訳）: 不定因数順序をもつ多パラメータ量子メートル法におけるエバディングノイズ
- Authors: A. Z. Goldberg, L. L. Sanchez-Soto, K. Heshami
- Abstract要約: 量子論は、異なる順序の重ね合わせにおける複数のチャネルのトラバースを可能にする。
制御系のみを測定することで、チャネルの様々な未知のパラメータを推定することができる。
単位パラメータと雑音パラメータの両方を同時に推定する能力を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum theory allows the traversing of multiple channels in a superposition
of different orders. When the order in which the channels are traversed is
controlled by an auxiliary quantum system, various unknown parameters of the
channels can be estimated by measuring only the control system, even when the
state of the probe alone would be insensitive. Moreover, increasing the
dimension of the control system increases the number of simultaneously
estimable parameters, which has important metrological ramifications. We
demonstrate this capability for simultaneously estimating both unitary and
noise parameters, including multiple parameters from the same unitary such as
rotation angles and axes and from noise channels such as depolarization,
dephasing, and amplitude damping in arbitrary dimensions. We identify regimes
of unlimited advantages, taking the form of $p^2$ smaller variances in
estimation when the noise probability is $1-p$, for both single and
multiparameter estimation when using our schemes relative to any comparable
scheme whose causal order is definite.
- Abstract（参考訳）: 量子論は、異なる順序の重ね合わせにおける複数のチャネルのトラバースを可能にする。
チャネルを横断する順序が補助量子システムによって制御される場合、プローブのみの状態が非感受性である場合でも、制御システムのみを測定することで、チャネルの未知のパラメータを推定することができる。
さらに,制御系の寸法を増大させると,同時に推定可能なパラメータの数が増加する。
回転角や軸といった同一のユニタリや、デポーライゼーションやデファスメント、振幅減衰といったノイズチャネルから、任意の次元で複数のパラメータを含むユニタリパラメータとノイズパラメータを同時に推定する能力を示す。
因果順序が定まる任意のスキームに対して我々のスキームを使用する場合、ノイズ確率が1-p$である場合の予測において、$p^2$の小さな分散の形で、無限の利点のレギュレーションを識別する。
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