論文の概要: Eliminating Incoherent Noise: A Coherent Quantum Approach in Multi-Sensor Dark Matter Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22413v1
- Date: Tue, 29 Oct 2024 18:00:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:26:11.573673
- Title: Eliminating Incoherent Noise: A Coherent Quantum Approach in Multi-Sensor Dark Matter Detection
- Title（参考訳）: 非コヒーレントノイズの除去:マルチセンサダークマター検出におけるコヒーレント量子アプローチ
- Authors: Jing Shu, Bin Xu, Yuan Xu,
- Abstract要約: 本稿では,複数の量子センサのネットワークにまたがる量子コヒーレンスを利用した新しい暗黒物質検出手法を提案する。
この方法は、非コヒーレントな背景雑音を効果的に除去し、検出感度を大幅に向上させる。
本稿では,解析を包括的に分析し,実数値シミュレーションで補完する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.685649498751827
- License:
- Abstract: We propose a novel dark matter detection scheme by leveraging quantum coherence across a network of multiple quantum sensors. This method effectively eliminates incoherent background noise, thereby significantly enhancing detection sensitivity. This is achieved by performing a series of basis transformation operations, allowing the coherent signal to be expressed as a combination of sensor population measurements without introducing background noise. We present a comprehensive analytical analysis and complement it with practical numerical simulations. These demonstrations reveal that signal strength is enhanced by the square of the number of sensors, while noise, primarily due to operational infidelity rather than background fluctuations, increases only linearly with the number of sensors. Our approach paves the way for next-generation dark matter searches that optimally utilize an advanced network of sensors and quantum technologies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の量子センサのネットワークにまたがる量子コヒーレンスを利用した新しい暗黒物質検出手法を提案する。
この方法は、非コヒーレントな背景雑音を効果的に除去し、検出感度を大幅に向上させる。
これは、背景雑音を発生させることなく、センサ集団測定の組み合わせとしてコヒーレント信号を表現できる一連の基底変換操作を行うことによって達成される。
本稿では,解析を包括的に分析し,実数値シミュレーションで補完する。
これらの実験では、信号強度はセンサーの2乗によって向上するが、ノイズは主に背景変動よりも操作上の不忠実さによるものであり、センサーの数とともに直線的に増加する。
我々のアプローチは、センサーと量子技術の高度なネットワークを最適に活用する次世代ダークマター探索の道を開く。
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