論文の概要: Heisenberg scaling based on population coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13399v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 09:53:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:19:16.248099
• Title: Heisenberg scaling based on population coding
• Title（参考訳）: 集団符号化に基づくハイゼンベルクスケーリング
• Authors: Masahito Hayashi,
• Abstract要約: 本研究では, 量子力学のハイゼンベルクスケーリングについて, 集団符号化の観点から検討する。 集団符号化の観点からパラメータ空間の識別可能な要素の数を結合する相互情報を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.64687146666141
• License:
• Abstract: We study Heisenberg scaling of quantum metrology in the viewpoint of population coding. Although Fisher information has been used for a figure of merit to characterize Heisenberg scaling in quantum metrology, several studies pointed out it does not work as a figure of merit because it does not reflect the global structure. As an alternative figure of merit, we propose the mutual information, which connects the number of distinguishable elements of the parameter space in the viewpoint of population coding. We show that several unitary models achieve Heisenberg scaling in this context.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 量子力学のハイゼンベルクスケーリングについて, 集団符号化の観点から検討する。 フィッシャー情報は、量子気象学におけるハイゼンベルクのスケーリングを特徴づける有益な図形として使われてきたが、いくつかの研究は、これは大域的な構造を反映しないため、有益な図形として機能しないと指摘した。 代案として,集団符号化の観点からパラメータ空間の識別可能な要素の数を結合する相互情報を提案する。 いくつかのユニタリモデルがこの文脈でハイゼンベルクのスケーリングを実現することを示す。

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