論文の概要: Heisenberg-limited continuous-variable distributed quantum metrology with arbitrary weights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01074v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 03:19:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.368651
• Title: Heisenberg-limited continuous-variable distributed quantum metrology with arbitrary weights
• Title（参考訳）: 任意の重みを持つハイゼンベルク制限連続変数分散量子メートル法
• Authors: Wenchao Ge, Kurt Jacobs,
• Abstract要約: 任意の関数のDQMを達成するのに必要な最小の入力資源と線形ネットワークの完全な理解を提供する。 2つの非真空入力、1つの非古典的入力は、ハイゼンベルク極限において任意の重みを持つDQMを達成するのに必要な最小値であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed quantum metrology (DQM) enables the estimation of global functions of d distributed parameters beyond the capability of separable sensors. To estimate an arbitrary analytic function of the parameters it suffices that a DQM scheme can measure an arbitrary linear combination of these parameters, and a number of schemes have now been devised to achieve this at the Heisenberg limit. The most practical to-date requires d coherent inputs and one squeezed vacuum. Here we provide a full understanding of the minimal input resources and linear networks required to achieve DQM of arbitrary functions. We are able to fully elucidate the structure of any linear network for DQM that has two non-vacuum inputs, and we show that two non-vacuum inputs, one non-classical, is the minimum required to achieve DQM with arbitrary weights at the Heisenberg limit. We characterize completely the properties of the nonclassical input required to obtain a quantum advantage, showing that a wide range of inputs make this possible, including a squeezed vacuum. We further elucidate two distinct regimes of the distributed sensing network. The first achieves Heisenberg scaling. In the second the nonclassical input is much weaker than the coherent input, nevertheless providing a significant quantum enhancement to the otherwise classical sensitivity.
• Abstract（参考訳）: 分散量子メトロジー(DQM)は、分離可能なセンサの能力を超えて、分散パラメータのグローバル関数を推定できる。 パラメータの任意の解析関数を推定するためには、DQMスキームがこれらのパラメータの任意の線形結合を測ることができ、ハイゼンベルク極限でこれを達成するために多くのスキームが考案されている。 今までで最も実用的な方法は、dコヒーレント入力と1つの圧縮真空を必要とする。 ここでは、任意の関数のDQMを達成するのに必要な最小の入力リソースと線形ネットワークの完全な理解を提供する。 我々は、2つの非真空入力を持つDQMの線形ネットワークの構造を完全に解明することができ、ハイゼンベルク極限で任意の重みを持つDQMを達成するのに必要な最低値が2つの非真空入力であることを示す。 量子優位性を得るのに必要な古典的でない入力の特性を完全に特徴付け、圧縮真空を含む幅広い入力がこれを可能にすることを示す。 さらに、分散センシングネットワークの2つの異なる構造を解明する。 最初はHeisenbergのスケーリングを実現した。 第二に、非古典的な入力はコヒーレント入力よりもはるかに弱いが、しかしながら、他の古典的な感度に有意な量子増強を与える。

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