論文の概要: Parameter estimation for quantum jump unraveling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06556v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 17:14:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 16:01:59.182020
- Title: Parameter estimation for quantum jump unraveling
- Title（参考訳）: 量子ジャンプアンレーブリングのパラメータ推定
- Authors: Marco Radaelli, Joseph A. Smiga, Gabriel T. Landi, Felix C. Binder
- Abstract要約: 本研究では,ジャンプ中の連続監視量子系の測定記録に符号化されたパラメータの推定について検討する。
ここでは、複雑な時間的相関と記憶の影響により、フィッシャー情報による推定手順の精度を評価することは一般的に困難である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We consider the estimation of parameters encoded in the measurement record of
a continuously monitored quantum system in the jump unraveling. This unraveling
picture corresponds to a single-shot scenario, where information is
continuously gathered. Here, it is generally difficult to assess the precision
of the estimation procedure via the Fisher Information due to intricate
temporal correlations and memory effects. In this paper we provide a full set
of solutions to this problem. First, for multi-channel renewal processes we
relate the Fisher Information to an underlying Markov chain and derive a easily
computable expression for it. For non-renewal processes, we introduce a new
algorithm that combines two methods: the monitoring operator method for
metrology and the Gillespie algorithm which allows for efficient sampling of a
stochastic form of the Fisher Information along individual quantum
trajectories. We show that this stochastic Fisher Information satisfies useful
properties related to estimation in the single-shot scenario. Finally, we
consider the case where some information is lost in data
compression/post-selection, and provide tools for computing the Fisher
Information in this case. All scenarios are illustrated with instructive
examples from quantum optics and condensed matter.
- Abstract（参考訳）: ジャンプアンレーブリングにおける連続的に観測される量子システムの計測記録に符号化されたパラメータの推定について検討する。
この未公開画像は、情報が継続的に収集される単発のシナリオに対応する。
ここで、時間的相関と記憶効果により、フィッシャー情報を介して推定手順の精度を評価することは一般的に困難である。
本稿では,この問題に対する完全な解決策を提案する。
まず,マルチチャネル更新プロセスにおいて,フィッシャー情報をマルコフ連鎖と関連付け,容易に計算可能な表現を導出する。
非更新プロセスでは,メートル法のモニタリング演算子法と,個々の量子軌道に沿ったフィッシャー情報の確率的形式を効率的にサンプリングできるgilespieアルゴリズムの2つの手法を組み合わせた新しいアルゴリズムを導入する。
この確率的フィッシャー情報は, 単発シナリオにおける推定に関する有用な特性を満たすことを示す。
最後に,データ圧縮・ポスト選択において情報が失われる場合を検討し,この場合のフィッシャー情報を計算するためのツールを提供する。
すべてのシナリオは、量子光学や凝縮物質からの指示的な例で示される。
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