論文の概要: Weak value advantage in overcoming noise on the primary system

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05532v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 11:16:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 16:16:27.664545
• Title: Weak value advantage in overcoming noise on the primary system
• Title（参考訳）: 一次系における雑音の克服における弱値の優位性
• Authors: Zohar Schwartzman-Nowik, Dorit Aharonov, Eliahu Cohen,
• Abstract要約: We show that the weak value measurement protocol (WVMP) is shown that quadratically more robust to noise than strong measured。 我々は、振幅減衰ノイズチャネルに対して、WVMPは、強い測定プロトコルよりも二次的に有利であることを示すことで、これを反論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13654846342364302
• License:
• Abstract: The weak value exhibits numerous intriguing characteristics, such as values outside the operator spectrum, leading to unexpected phenomena. The measurement protocol used for measuring the weak value has been the subject of an on-going controversy. In particular, the possibility of gaining a metrological advantage using weak measurements was questioned. A rigorous characterization of this advantage is still missing when the primary system is noisy. We thus consider here the challenge of learning an unknown operator under the influence of noise on the primary system. For unital noise channels, we prove that the weak value measurement protocol (WVMP) is quadratically more robust to noise than strong measurements. Since the WVMP makes use both of weak entanglement as well as postselection, one might suspect that the advantage is solely due to the postselection aspect of the WVMP. We refute this by showing that for the amplitude and phase damping noise channel, the WVMP achieves a quadratic advantage even over strong measurement protocols which are allowed to apply postselection. By this we rigorously prove that in certain cases, the WVMP possesses a strict, provable advantage in robustness to noise.
• Abstract（参考訳）: 弱い値は演算子スペクトルの外側の値のような多くの興味深い特性を示し、予期せぬ現象を引き起こす。 弱い値を測定するために使用される測定プロトコルは、現在進行中の論争の対象となっている。 特に,弱い測定値を用いて気象学的優位を得る可能性に疑問が持たれた。 この利点の厳密な特徴は、一次システムがうるさいときにまだ欠けている。 そこで本研究では,ノイズの影響下で未知の演算子を学習する上での課題について考察する。 単位雑音チャネルに対して、弱い値測定プロトコル(WVMP)は、強い測定よりも雑音に対して2次的に頑健であることを示す。 WVMPは弱い絡み合いとポストセレクションの両方を使っているので、その利点はWVMPのポストセレクションの側面だけにあると疑う向きもある。 我々は、振幅減衰ノイズチャネルに対して、WVMPは、ポストセレクションを適用できる強力な測定プロトコルでさえも二次的な優位性が得られることを示すことで、これを反論する。 これにより、ある場合において、WVMPは雑音に対する堅牢性において厳密で証明可能な優位性を持っていることを厳密に証明する。

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