論文の概要: Optimal Multiparameter Metrology: The Quantum Compass Solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14194v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 14:03:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 13:56:54.376606
• Title: Optimal Multiparameter Metrology: The Quantum Compass Solution
• Title（参考訳）: 最適マルチパラメータ・メトロロジー:量子コンパス法
• Authors: Denis V. Vasilyev, Athreya Shankar, Raphael Kaubruegger, Peter Zoller,
• Abstract要約: 繰り返し測定による複数物理パラメータの最適量子センシングについて検討した。 最適性基準の両方を満たす入力状態と測定値の組み合わせを同定する。 得られた最適センサを量子コンパス解と呼ぶ。
• 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: We study optimal quantum sensing of multiple physical parameters using repeated measurements. In this scenario, the Fisher information framework sets the fundamental limits on sensing performance, yet the optimal states and corresponding measurements that attain these limits remain to be discovered. To address this, we extend the Fisher information approach with a second optimality requirement for a sensor to provide unambiguous estimation of unknown parameters. We propose a systematic method integrating Fisher information and Bayesian approaches to quantum metrology to identify the combination of input states and measurements that satisfies both optimality criteria. Specifically, we frame the optimal sensing problem as an optimization of an asymptotic Bayesian cost function that can be efficiently solved numerically and, in many cases, analytically. We refer to the resulting optimal sensor as a `quantum compass' solution, which serves as a direct multiparameter counterpart to the Greenberger-Horne-Zeilinger state-based interferometer, renowned for achieving the Heisenberg limit in single-parameter metrology. We provide exact quantum compass solutions for paradigmatic multiparameter problem of sensing two and three parameters using an SU(2) sensor. Our metrological cost function opens avenues for quantum variational techniques to design low-depth quantum circuits approaching the optimal sensing performance in the many-repetition scenario. We demonstrate this by constructing simple quantum circuits that achieve the Heisenberg limit for vector field and 3D rotations estimation using a limited set of gates available on a trapped-ion platform. Our work introduces and optimizes sensors for a practical notion of optimality, keeping in mind the ultimate goal of quantum sensors to precisely estimate unknown parameters.
• Abstract（参考訳）: 繰り返し測定による複数物理パラメータの最適量子センシングについて検討した。 このシナリオでは、フィッシャー情報フレームワークは、検知性能の基本的な限界を設定するが、これらの限界を達成するための最適な状態とそれに対応する測定は依然として発見されない。 これを解決するために、センサの2番目の最適性要件でフィッシャー情報アプローチを拡張し、未知のパラメータの明確な推定を行う。 本稿では,最適性基準の双方を満たす入力状態と測定値の組み合わせを同定するために,フィッシャー情報とベイズ的アプローチを統合した体系的手法を提案する。 具体的には, 最適センシング問題を漸近的ベイズコスト関数の最適化として, 数値的に, 多くの場合, 解析的に効率的に解けるように構成する。 得られた最適センサを「量子コンパス」解と呼び、これはグリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー状態ベース干渉計と直交する直接マルチパラメータとして機能し、単パラメータ気象学においてハイゼンベルク限界を達成することで有名である。 SU(2)センサを用いて2パラメータと3パラメータを検知するパラダイム的マルチパラメータ問題に対して、正確な量子コンパスソリューションを提供する。 メロジカルコスト関数は、多繰り返しシナリオにおける最適センシング性能にアプローチする低深度量子回路を設計するための量子変分法への道を開く。 本研究では,ベクトル場に対するハイゼンベルク極限を実現するための単純な量子回路の構築と,閉じ込められたイオンプラットフォーム上で利用可能な限られたゲートセットを用いた3次元回転推定によりこれを実証する。 我々の研究は、量子センサーが未知のパラメータを正確に推定する究極の目標を念頭に置いて、最適性という現実的な概念をセンサに導入し、最適化する。

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