論文の概要: Substantial precision enhancements via adaptive symmetry-informed Bayesian metrology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10615v3
- Date: Fri, 02 May 2025 09:12:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.673867
- Title: Substantial precision enhancements via adaptive symmetry-informed Bayesian metrology
- Title（参考訳）: アダプティブ対称性インフォームドベイズメトロジーによる実体的精度向上
- Authors: Matt Overton, Jesús Rubio, Nathan Cooper, Daniele Baldolini, David Johnson, Janet Anders, Lucia Hackermüller,
- Abstract要約: 位相推定以上の測定手順の詳細な最適化は見落としている。
本稿では,幅広い実験プラットフォームに適用可能なパラメータ推定の体系的戦略を提案する。
量子技術実験において、原子番号推定に適用することで、この戦略の力を実証する。
- 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: Precision measurements are essential for addressing major challenges, ranging from gravitational wave detection to healthcare diagnostics. While quantum sensing experiments are constantly improving to deliver greater precision, the in-depth optimisation of measurement procedures beyond phase estimation has been overlooked. Here we present a systematic strategy for parameter estimation that can be applied across a wide range of experimental platforms operating in the low data limit. Its strength is the inclusion of experimental control parameters, which allows optimisation within a Bayesian procedure and adaptive repetition. We provide general expressions for the optimal estimator and error for any parameter amenable to symmetry-informed strategies. We demonstrate the power of this strategy by applying it to atom number estimation in a quantum technology experiment. Our protocol results in a five-fold reduction in the fractional variance of the atom number estimate compared to a standard, unoptimized protocol. Equivalently, it achieves the target precision with a third of the data points previously required. The enhanced device performance and accelerated data collection achieved with this Bayesian optimised strategy will be essential for applications in quantum computing, communication, metrology, and the wider quantum technology sector.
- Abstract（参考訳）: 精密測定は、重力波検出から医療診断まで、大きな課題に対処するために不可欠である。
量子センシング実験は精度を高めるために常に改善されているが、位相推定以上の測定手順の詳細な最適化は見過ごされている。
そこで本研究では,低データ制限下で動作している多種多様な実験プラットフォームに適用可能なパラメータ推定の体系的戦略を提案する。
その強みは実験的な制御パラメータを含めることであり、ベイズ的な手順と適応的な反復の最適化を可能にする。
最適推定器に対する一般化式と対称性インフォームド戦略に対応可能なパラメータに対する誤差を提供する。
量子技術実験において、原子番号推定に適用することで、この戦略の力を実証する。
我々のプロトコルは、標準の最適化されていないプロトコルと比較して原子数の推定値の分数分散を5倍に削減する。
同様に、以前のデータポイントの3分の1を目標精度で達成する。
このベイジアン最適化戦略によって達成されたデバイスの性能向上と加速されたデータ収集は、量子コンピューティング、通信、気象学、そしてより広い量子技術分野における応用に不可欠である。
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