論文の概要: Toward Incompatible Quantum Limits on Multiparameter Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07115v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 01:24:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 07:44:41.913057
• Title: Toward Incompatible Quantum Limits on Multiparameter Estimation
• Title（参考訳）: マルチパラメータ推定の不整合量子限界に向けて
• Authors: Binke Xia, Jingzheng Huang, Hongjing Li, Han Wang, Guihua Zeng
• Abstract要約: ハイゼンベルクの不確実性原理は、不整合パラメータの最適測定を共同で行うのを防ぐ。 マルチパラメータ推定のために提案された基準は、この呪いを克服する方法を提供する。 光の空間変位と角傾斜を推定するためのプローブとして高次エルミート・ガウス状態を含むスキームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2043578689409475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving the ultimate precisions for multiple parameters simultaneously is an outstanding challenge in quantum physics, because the optimal measurements for incompatible parameters cannot be performed jointly due to the Heisenberg uncertainty principle. In this work, a criterion proposed for multiparameter estimation provides a possible way to beat this curse. According to this criterion, it is possible to mitigate the influence of incompatibility meanwhile improve the ultimate precisions by increasing the variances of the parameter generators simultaneously. For demonstration, a scheme involving high-order Hermite-Gaussian states as probes is proposed for estimating the spatial displacement and angular tilt of light at the same time, and precisions up to 1.45 nm and 4.08 nrad are achieved in experiment simultaneously. Consequently, our findings provide a deeper insight into the role of Heisenberg uncertainty principle in multiparameter estimation, and contribute in several ways to the applications of quantum metrology.
• Abstract（参考訳）: 複数のパラメータの最終的な精度を同時に達成することは、不整合パラメータの最適測定はハイゼンベルクの不確実性原理のために一緒に行えないため、量子物理学において際立った課題である。 この研究において、マルチパラメータ推定のための基準が提案され、この呪いに打ち勝つことができる。 この基準により、パラメータ生成器の分散を同時に増加させることで、不整合の影響を緩和し、究極の精度を向上させることができる。 実演では,光の空間変位と角傾きを同時に推定するプローブとして高次エルミート・ガウス状態を含むスキームを提案し,同時に1.45nmと4.08nradの精度を実現する。 その結果,多パラメータ推定におけるハイゼンベルクの不確実性原理の役割についてより深く理解し,量子気象学の応用に寄与する。

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