論文の概要: First-principles construction of symmetry-informed quantum metrologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16410v2
- Date: Fri, 8 Mar 2024 11:32:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 22:22:23.883577
- Title: First-principles construction of symmetry-informed quantum metrologies
- Title(参考訳): 対称性インフォームド量子メトロジーの第一原理構築
- Authors: Jes\'us Rubio
- Abstract要約: 我々は、正確に解ける最適化方程式のクラスを開発する。
最適測定を考案する規則は、閉じた形で与えられる。
良い戦略を見つけることは、どの対称性が最大の無知不変状態を残すかを特定することにつながる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Combining quantum and Bayesian principles leads to optimality in metrology,
but exact solutions are often hard to find. This work mitigates this problem
with a novel class of exactly solvable optimisation equations. For any quantity
isomorphic to a location parameter, rules to devise optimal measurements are
given in closed form. These are valid for any parameter range, prior
information, or state, and the associated estimators apply to finite samples.
This framework unifies the metrology of locations, scales, and other parameter
types such as relative weights, for which hyperbolic errors are required. But
the central advantage lies on its simplifying power: searching for good
strategies amounts to identifying which symmetry leaves a state of maximum
ignorance invariant, irrespective of error bounds. This reduces the number of
calculations needed in practice and enables the rigorous application of quantum
metrology to fundamental physics, where symmetries play a key role.
- Abstract(参考訳): 量子とベイズ原理を組み合わせることは、メトロロジーの最適性をもたらすが、正確な解を見つけるのは難しい。
この研究は、この問題を、正確に解ける最適化方程式の新しいクラスで緩和する。
位置パラメータに同型な任意の量に対して、最適な測定を考案する規則は閉形式で与えられる。
これらは任意のパラメータ範囲、事前情報、状態において有効であり、関連する推定子は有限サンプルに適用される。
このフレームワークは、位置、スケール、および双曲的エラーを必要とする相対重みなどの他のパラメータ型のメトロジーを統一する。
良い戦略を探すことは、どの対称性が最大の無知な不変状態を残しているかを特定することであり、誤差境界によらずである。
これにより、実際に必要となる計算数を減らし、対称性が重要な役割を果たす基礎物理学への量子メトロロジーの厳密な応用を可能にする。
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