論文の概要: Optical Quantum Sensing for Agnostic Environments via Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07203v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 09:46:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 14:47:40.820319
• Title: Optical Quantum Sensing for Agnostic Environments via Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による非依存環境のための光量子センシング
• Authors: Zeqiao Zhou, Yuxuan Du, Xu-Fei Yin, Shanshan Zhao, Xinmei Tian, Dacheng Tao
• Abstract要約: 本稿では,革新的な深層学習に基づく量子センシング手法を提案する。 これにより、光学量子センサーは、非依存環境でハイゼンベルク限界(HL)に達することができる。 我々の発見は、光学量子センシングタスクを加速する新しいレンズを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.088205627308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical quantum sensing promises measurement precision beyond classical sensors termed the Heisenberg limit (HL). However, conventional methodologies often rely on prior knowledge of the target system to achieve HL, presenting challenges in practical applications. Addressing this limitation, we introduce an innovative Deep Learning-based Quantum Sensing scheme (DQS), enabling optical quantum sensors to attain HL in agnostic environments. DQS incorporates two essential components: a Graph Neural Network (GNN) predictor and a trigonometric interpolation algorithm. Operating within a data-driven paradigm, DQS utilizes the GNN predictor, trained on offline data, to unveil the intrinsic relationships between the optical setups employed in preparing the probe state and the resulting quantum Fisher information (QFI) after interaction with the agnostic environment. This distilled knowledge facilitates the identification of optimal optical setups associated with maximal QFI. Subsequently, DQS employs a trigonometric interpolation algorithm to recover the unknown parameter estimates for the identified optical setups. Extensive experiments are conducted to investigate the performance of DQS under different settings up to eight photons. Our findings not only offer a new lens through which to accelerate optical quantum sensing tasks but also catalyze future research integrating deep learning and quantum mechanics.
• Abstract（参考訳）: 光量子センシングは、ハイゼンベルク限界(HL)と呼ばれる古典的なセンサーを超える測定精度を約束する。 しかし、従来の手法はHLを達成するためにターゲットシステムの事前知識に頼り、実用上の課題を提示することが多い。 この制限に対処して,光量子センサによるhl達成を可能にする,革新的な深層学習型量子センシングスキーム(dqs)を提案する。 DQSには、グラフニューラルネットワーク(GNN)予測器と三角補間アルゴリズムの2つの重要なコンポーネントが組み込まれている。 データ駆動のパラダイムで運用されているDQSは、オフラインデータに基づいてトレーニングされたGNN予測器を使用して、プローブ状態の準備に使用される光学装置と、非依存環境との相互作用後に生じる量子フィッシャー情報(QFI)との間の本質的な関係を明らかにする。 この蒸留知識は、最大qfiに関連する最適光学セットアップの同定を容易にする。 その後、DQSは三角補間アルゴリズムを用いて、同定された光学装置の未知パラメータ推定を復元する。 8光子までの異なる条件下でのdqの性能を調べるために広範な実験が行われた。 我々の発見は、光学量子センシングタスクを加速する新しいレンズを提供するだけでなく、深層学習と量子力学を統合する将来の研究を触媒する。

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