Fugu-MT 論文翻訳(概要): Five-fold precision enhancement in a cold atom experiment via adaptive symmetry-informed Bayesian strategies

論文の概要: Five-fold precision enhancement in a cold atom experiment via adaptive symmetry-informed Bayesian strategies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10615v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 15:20:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-29 20:35:30.889580
Title: Five-fold precision enhancement in a cold atom experiment via adaptive symmetry-informed Bayesian strategies
Title（参考訳）: 適応対称性インフォームドベイズ戦略による低温原子実験における5倍精度向上
Authors: Matt Overton, Jesús Rubio, Nathan Cooper, Daniele Baldolini, David Johnson, Janet Anders, Lucia Hackermüller,
Abstract要約: 量子技術実験において,原子数推定のための適応ベイズ測定戦略を実証する。提案手法は, 標準的な非最適化戦略と比較して, 原子数推定の分数分散を5倍に削減する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.477017847456471
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Bayesian methods promise enhanced device performance and accelerated data collection. We demonstrate an adaptive Bayesian measurement strategy for atom number estimation in a quantum technology experiment, utilising a symmetry-informed loss function. Compared to a standard unoptimised strategy, our method yields a five-fold reduction in the fractional variance of the atom number estimate. Equivalently, it achieves the target precision with 40% fewer data points. We provide general expressions for the optimal estimator and error for any quantity amenable to symmetry-informed strategies, facilitating the application of these strategies in quantum computing, communication, metrology, and the wider quantum technology sector.
Abstract（参考訳）: ベイジアン法はデバイス性能の向上とデータ収集の高速化を約束する。量子技術実験において, 原子数推定のための適応ベイズ測定戦略を実証し, 対称性インフォームド損失関数を応用した。提案手法は, 標準的な非最適化戦略と比較して, 原子数推定の分数分散を5倍に削減する。同等に、40%少ないデータポイントで目標精度を達成する。我々は、量子コンピューティング、通信、気象学、およびより広い量子技術分野におけるこれらの戦略の適用を容易にし、対称性インフォームド戦略に対応可能な任意の量に対する最適な推定値と誤差の一般的な式を提供する。

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