論文の概要: Improving parameters estimation in Gaussian channels using quantum coherence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09675v1
• Date: Sun, 15 Sep 2024 09:50:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 19:48:24.041020
• Title: Improving parameters estimation in Gaussian channels using quantum coherence
• Title（参考訳）: 量子コヒーレンスを用いたガウスチャネルのパラメータ推定の改善
• Authors: Jonas F. G. Santos, Carlos H. S. Vieira, Wilder R. Cardoso,
• Abstract要約: 逆問題、すなわち、量子コヒーレンスを資源とするプローブを用いたチャネルパラメータの推定を考える。 チャネルパラメータに関するコヒーレンスの変化率を、コヒーレンス量ではなく、パラメータ推定ゲインを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Gaussian quantum channels are relevant operations in continuous variable systems. In general, given an arbitrary state, the action on it is well-known provided that the quantum channels are completely characterized. In this work, we consider the inverse problem, i.e., the estimation of channel parameters employing probes in which quantum coherence is used as a resource. Two paradigmatic bosonic Gaussian channels are treated, the thermal attenuator and the thermal amplifier. We also consider the degradation of the coherence due to a Markovian bath. The quantum Fisher information for each relevant parameter is computed and we observed that the rate of change of coherence concerning the channel parameter, rather than the amount of coherence, can produce a parameter estimation gain. Finally, we obtain a direct relation between the quantum Fisher information and the relative entropy or coherence, allowing in principle an experimental implementation based on the measurement of the covariance matrix of the probe system.
• Abstract（参考訳）: ガウス量子チャネルは連続変数系の関連する演算である。 一般に、任意の状態が与えられた場合、量子チャネルが完全に特徴づけられるので、それに対する作用はよく知られている。 本研究では、逆問題、すなわち、量子コヒーレンスを資源とするプローブを用いたチャネルパラメータの推定について考察する。 熱減衰器と熱増幅器の2つのパラダイムボソニックガウスチャネルを処理した。 また,マルコフ浴によるコヒーレンス低下も検討した。 関連するパラメータごとの量子フィッシャー情報を計算し、コヒーレンス量ではなくチャネルパラメータに関するコヒーレンスの変化率によってパラメータ推定ゲインが生成されることを観察した。 最後に、量子フィッシャー情報と相対エントロピーあるいはコヒーレンスとの直接的な関係を求め、原理的にはプローブ系の共分散行列の測定に基づく実験的な実装を可能にする。

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