論文の概要: Progress and Perspectives on Weak-value Amplification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10087v1
- Date: Sun, 14 Jul 2024 05:26:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 19:38:33.727363
- Title: Progress and Perspectives on Weak-value Amplification
- Title(参考訳): 弱値増幅の進展と展望
- Authors: Liang Xu, Lijian Zhang,
- Abstract要約: WVA(Weak-value Amplification)は、超小さな物理効果を効果的に増幅する気象プロトコルである。
WVAは、精密気象学におけるポストセレクションの重要な役割を認識するための新しい視点を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.675150350961202
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Weak-value amplification (WVA) is a metrological protocol that effectively amplifies ultra-small physical effects, making it highly applicable in the fields of quantum sensing and metrology. However, the amplification effect is achieved through post-selection, which leads to a significant decrease in signal intensity. Consequently, there is a heated debate regarding the trade-off between the amplification effect and the success probability of post-selection, questioning whether WVA surpasses conventional measurement (CM) in terms of measurement precision. Extensive research indicates that the specific theoretical assumptions and experimental conditions play crucial roles in determining the respective advantages of WVA and CM. WVA provides new perspectives for recognizing the important role of post-selection in precision metrology. It demonstrates significant advantages in two aspects: (i) WVA based on the phase space interaction provides feasible strategies to practically achieve the Heisenberg-scaling precision using only classical resources. (ii) WVA exhibits robustness against certain types of technical noise and imperfections of detectors. Moreover, WVA allows for various modifications to extend the applicable scope and enhance the metrological performance in corresponding situations. Despite substantial progress in recent years, the inherent connection between the advantages of WVA and its unique features remains incompletely understood. In this paper, we systematically review the recent advances in the WVA scheme, with a particular focus on the ultimate precision of WVA under diverse conditions. Our objective is to provide a comprehensive perspective on the benefits of WVA in precision measurement and facilitate the realization of its full potential.
- Abstract(参考訳): 弱値増幅(英: Weak-value Amplification、WVA)は、量子センシングやメトロジーの分野において、非常に小さな物理効果を効果的に増幅するメトロジープロトコルである。
しかし、増幅効果は後選択によって達成され、信号強度が著しく低下する。
その結果、増幅効果とポストセレクションの成功確率のトレードオフに関する熱い議論があり、測定精度の点でWVAが従来の測定値(CM)を上回っているかどうかを疑問視している。
大規模研究は、WVAとCMのそれぞれの利点を決定する上で、特定の理論的仮定と実験条件が重要な役割を担っていることを示唆している。
WVAは、精密気象学におけるポストセレクションの重要な役割を認識するための新しい視点を提供する。
これは2つの面で大きな利点を示している。
i) 位相空間相互作用に基づく WVA は、古典的資源のみを用いて、ハイゼンベルクスケーリング精度を現実的に達成するための実現可能な戦略を提供する。
(II)WVAは、ある種の技術的ノイズや検出器の欠陥に対して堅牢性を示す。
さらに、WVAは適用範囲を拡大し、対応する状況下での気象性能を向上させる様々な修正を可能にする。
近年の進歩にもかかわらず、WVAの利点と特徴との固有の関連性は未だ完全には理解されていない。
本稿では,WVA方式の最近の進歩を体系的に検討し,様々な条件下でのWVAの最終的な精度に着目した。
我々の目的は、精密測定におけるWVAの利点を包括的に把握し、その潜在能力の実現を促進することである。
関連論文リスト
- Spurious Feature Diversification Improves Out-of-distribution Generalization [43.84284578270031]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データへの一般化は、機械学習において重要な課題である。
トレーニング済みモデルと微調整済みモデルの間を補間する一般的な重量空間アンサンブル法であるWiSE-FTについて検討する。
We observed an unexpected FalseFalseTrue, where WiSE-FT successfully corrects many case that each each model makes wrong corrects。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T13:29:22Z) - Unsupervised Quality Prediction for Improved Single-Frame and Weighted
Sequential Visual Place Recognition [20.737660223671003]
位置推定の質を予測できる新しい,トレーニング不要な手法を提案する。
これらの予測はシーケンスマッチングプロセスに偏りを生じさせ、さらなるパフォーマンス向上をもたらす。
我々のシステムは軽量であり、リアルタイムに動作しており、基礎となるVPR技術に非依存である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-04T03:53:05Z) - Quantum-coherence-free precision metrology by means of difference-signal
amplification [19.853014806806943]
本稿では,JWVAの古典的実装である差信号増幅(DSA)技術について分析する。
増幅信号の簡易な表現を求め、精度の評価を行い、最適作業条件を指摘する。
提案した古典的DSA技術は、JWVAの同様の技術的優位性を持ち、実際に興味深い応用を見出すことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-28T07:28:17Z) - Domain Adaptation with Adversarial Training on Penultimate Activations [82.9977759320565]
教師なし領域適応(Unsupervised Domain Adaptation, UDA)の重要な目的は、ラベルなし対象データに対するモデル予測の信頼性を高めることである。
我々は,この戦略が,入力画像や中間特徴に対する敵対的訓練よりも予測信頼性を高める目的と,より効率的で相関性が高いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-26T19:50:46Z) - Variational Inference with Holder Bounds [68.8008396694788]
熱力学的変動目標(TVO)の慎重に分析する。
熱力学曲線の病理幾何学がTVOにどのように悪影響を及ぼすかを明らかにする。
これは、ホルダー境界と呼ばれ、熱力学曲線を平坦化し、正確な辺辺対の1ステップ近似を達成することを約束する新しいVI目標を動機付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-04T15:35:47Z) - Regularizing Variational Autoencoder with Diversity and Uncertainty
Awareness [61.827054365139645]
変分オートエンコーダ(VAE)は、償却変分推論に基づいて潜伏変数の後部を近似する。
よりディバースで不確実な潜在空間を学習するための代替モデルDU-VAEを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-24T07:58:13Z) - Heisenberg-limited metrology via weak-value amplification without using
entangled resources [0.0]
弱値増幅(WVA)は、より低い検出確率を犠牲にして小さな物理信号の増幅検出を行う方法を提供する。
我々は,反復的相互作用に基づく新しい WVA スキームを実演し,絡み合いに頼らずに,ハイゼンベルク限定の精度スケーリングを実現する。
我々の研究は、脆弱で実験的に要求される絡み合った資源を使わずに、ハイゼンベルク限定のWVAを実現するための実践的な経路を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-08T16:38:00Z) - On the Practicality of Deterministic Epistemic Uncertainty [106.06571981780591]
決定論的不確実性法(DUM)は,分布外データの検出において高い性能を達成する。
DUMが十分に校正されており、現実のアプリケーションにシームレスにスケールできるかどうかは不明だ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-01T17:59:07Z) - High-Dimensional Bayesian Optimisation with Variational Autoencoders and
Deep Metric Learning [119.91679702854499]
本研究では,高次元の入力空間上でベイズ最適化を行うためのディープ・メトリック・ラーニングに基づく手法を提案する。
このような帰納バイアスを、利用可能なラベル付きデータの1%だけを用いて達成する。
実証的な貢献として、実世界の高次元ブラックボックス最適化問題に対する最先端の結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T13:35:47Z) - ReMP: Rectified Metric Propagation for Few-Shot Learning [67.96021109377809]
修正されたメートル法空間は、トレーニングからテストまでのメートル法一貫性を維持するために学習される。
多くの分析結果から、目的の単純な修正がかなりの性能向上をもたらすことが示唆された。
提案したReMPは効率的で効率的であり、様々な標準的な数発の学習データセットで芸術の状態を上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-02T00:07:53Z) - Approaching quantum-limited metrology with imperfect detectors by using
weak-value amplification [6.352093136350355]
弱値増幅(WVA)は、超小さな物理効果を増幅する気象プロトコルである。
ここでは,実用的制約を克服するWVAの曖昧な利点を実験的に実証する。
WVAで増幅された精度は、従来の測定値の6倍である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-07T17:29:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。