Fugu-MT 論文翻訳(概要): Piecemeal Quantum Telescope: Exponential Precision with Super Robustness and Efficiency

論文の概要: Piecemeal Quantum Telescope: Exponential Precision with Super Robustness and Efficiency

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03432v3
Date: Mon, 22 Jul 2024 12:04:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 02:01:16.655849
Title: Piecemeal Quantum Telescope: Exponential Precision with Super Robustness and Efficiency
Title（参考訳）: 圧電量子望遠鏡:超ロバストで効率の良い指数精度
Authors: Jian Leng, Yi-Xin Shen, Zhou-Kai Cao, Xiang-Bin Wang,
Abstract要約: ビット・バイ・ビット・イテレーションによる駒型量子望遠鏡。統計的誤差に対する耐障害性は、恒星の角を検出するために少数の入射単光子しか要求しない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38811062755861964
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose the piecemeal quantum telescope through bit-by-bit iteration using different baselines. It improves precision exponentially with number of baselines, and it works robustly under large observation errors such as statistical errors, channel noise, operational errors and so on. For example, under the noisy channel of random phase drifts, our method can provide an exponential precision provided that the detected data is not entirely noisy. Being fault tolerant to statistical error, it requests only a small number of incident single-photons in detecting the star angle with exponential precision. As a result, it requests to detect only a few hundreds of photons from the target star for a precision breaking classical limit by 4 to 5 magnitude orders. This demonstrates a super efficiency.
Abstract（参考訳）: 本稿では,異なるベースラインを用いたビット・バイ・ビット・イテレーションによる量子望遠鏡を提案する。ベースライン数で指数関数的に精度を向上し、統計誤差やチャネルノイズ、運用エラーなど、大きな観測誤差の下では頑健に機能する。例えば、ランダム位相ドリフトのノイズチャネルの下では、検出されたデータが完全にノイズではないような指数的精度を提供できる。統計的誤差に耐性があるため、指数的精度で恒星角を検出する際には、少数の入射単光子しか要求しない。結果として、ターゲット星から数百個の光子しか検出せず、古典的極限を4～5等級の精度で破ることが要求された。これは超効率性を示す。

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