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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01074v2
• Date: Tue, 18 Mar 2025 15:44:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:11:55.430481
• 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: 連続変数DQMは、少なくとも1つの非古典的な入力を持つ線形ネットワークを使用する。 Dパラメータの任意の線形結合を測るためには、2つの入力が古典的であることを示す。 また、非古典的な入力のクラスに対して、局所光子数検出が最大感度を得ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Distributed quantum metrology (DQM) enables the estimation of global functions of d distributed parameters beyond the capability of separable sensors. Continuous-variable DQM involves using a linear network with at least one nonclassical input. Here we fully elucidate the structure of linear networks with two non-vacuum inputs which allows us to prove a number of fundamental properties of continuous-variable DQM. While measuring the sum of d parameters at the Heisenberg limit can be achieved with a single non-vacuum input, we show that two inputs, one of which can be classical, is required to measure an arbitrary linear combination of d parameters and an arbitrary global function of the parameters. We obtain a universal and tight upper bound on the sensitivity of DQM networks with two inputs, and completely characterize the properties of the nonclassical input required to obtain a quantum advantage. This reveals that a wide range of nonclassical states make this possible, including a squeezed vacuum. We also show that for a class of nonclassical inputs local photon number detection will achieve the maximum sensitivity. Finally we show that a general DQM network has two distinct regimes. The first achieves Heisenberg scaling. In the second the nonclassical input is much weaker than the coherent input, nevertheless providing a multiplicative 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。 連続変数DQMは、少なくとも1つの非古典的な入力を持つ線形ネットワークを使用する。 ここでは、線形ネットワークの構造を2つの非真空入力で完全に解明し、連続変数DQMの多くの基本特性を証明できる。 ハイゼンベルク極限でのdパラメータの和は1つの非真空入力で測定できるが、古典的な2つの入力がdパラメータの任意の線形結合とパラメータの任意の大域関数を測るために必要であることを示す。 我々は、2つの入力を持つDQMネットワークの感度に対する普遍的かつ厳密な上限を求め、量子的優位性を得るために必要な非古典的な入力の特性を完全に特徴づける。 これは、圧縮真空を含む幅広い非古典状態がこれを可能とすることを明らかにする。 また、非古典的な入力のクラスに対して、局所光子数検出が最大感度を得ることを示す。 最後に、一般的なDQMネットワークは2つの異なる構造を持つことを示す。 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な入力よりもはるかに弱いが、そうでなければ古典的な感度に乗法的な拡張を与える。

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