論文の概要: Robust Quantum Sensing with Multiparameter Decorrelation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07907v1
• Date: Mon, 13 May 2024 16:41:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 12:56:21.381782
• Title: Robust Quantum Sensing with Multiparameter Decorrelation
• Title（参考訳）: 多パラメータデコレーションを用いたロバスト量子センシング
• Authors: Shah Saad Alam, Victor E. Colussi, John Drew Wilson, Jarrod T. Reilly, Michael A. Perlin, Murray J. Holland,
• Abstract要約: 我々は、どんな量子プラットフォームにも適応可能な新しいアプローチを開発し、堅牢なセンシングプロトコルを設計する。 我々は,機械学習エージェントを,潜在的検出プロトコルの空間をはるかに大きくして誘導する情報理論的目標を同定する。 パラメータ空間の統計的解析による結果とベイズ推論に対するデコレーションの効果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15705429611931054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The performance of a quantum sensor is fundamentally limited by noise. This noise is particularly damaging when it becomes correlated with the readout of a target signal, caused by fluctuations of the sensor's operating parameters. These uncertainties limit sensitivity in a way that can be understood with multiparameter estimation theory. We develop a new approach, adaptable to any quantum platform, for designing robust sensing protocols that leverages multiparameter estimation theory and machine learning to decorrelate a target signal from fluctuating off-target (``nuisance'') parameters. Central to our approach is the identification of information-theoretic goals that guide a machine learning agent through an otherwise intractably large space of potential sensing protocols. As an illustrative example, we apply our approach to a reconfigurable optical lattice to design an accelerometer whose sensitivity is decorrelated from lattice depth noise. We demonstrate the effect of decorrelation on outcomes and Bayesian inferencing through statistical analysis in parameter space, and discuss implications for future applications in quantum metrology and computing.
• Abstract（参考訳）: 量子センサの性能は基本的にノイズによって制限される。 このノイズは、センサの動作パラメータの変動に起因するターゲット信号の読み出しと相関すると特に損傷を受ける。 これらの不確実性は、マルチパラメータ推定理論で理解できる方法で感度を制限する。 我々は、任意の量子プラットフォームに適用可能な新しいアプローチを開発し、マルチパラメータ推定理論と機械学習を利用した堅牢なセンシングプロトコルを設計し、ターゲット信号が変動するオフターゲット(``nuisance'')パラメータからデコレーションする。 われわれのアプローチの中心は、機械学習エージェントを潜在的検出プロトコルの非常に大きな空間を通して誘導する情報理論的目標の同定である。 提案手法を再構成可能な光学格子に適用し,感度が格子深さノイズと非相関な加速度センサを設計する。 本稿では,パラメータ空間における統計的解析による結果とベイズ推論に対するデコリレーションの効果を実証し,量子力学および計算における将来の応用への示唆について論じる。

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