論文の概要: Distributed multi-parameter quantum metrology with a superconducting quantum network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18398v1
- Date: Tue, 24 Dec 2024 12:41:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-25 15:54:38.495710
- Title: Distributed multi-parameter quantum metrology with a superconducting quantum network
- Title（参考訳）: 超伝導量子ネットワークを用いた分散マルチパラメータ量子メートル法
- Authors: Jiajian Zhang, Lingna Wang, Yong-Ju Hai, Jiawei Zhang, Ji Chu, Ji Jiang, Wenhui Huang, Yongqi Liang, Jiawei Qiu, Xuandong Sun, Ziyu Tao, Libo Zhang, Yuxuan Zhou, Yuanzhen Chen, Weijie Guo, Xiayu Linpeng, Song Liu, Wenhui Ren, Jingjing Niu, Youpeng Zhong, Haidong Yuan, Dapeng Yu,
- Abstract要約: 我々は、低損失配線を持つ超伝導量子ネットワークを用いて、非交換発電機に関連する複数の分散パラメータを推定する。
提案手法は,標準偏差の点から,遠隔ベクトル場の3成分全てを推定する古典的戦略よりも最大6.86dBの改善を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.826409453589461
- License:
- Abstract: Quantum metrology has emerged as a powerful tool for timekeeping, field sensing, and precision measurements within fundamental physics. With the advent of distributed quantum metrology, its capabilities have been extended to probing spatially distributed parameters across networked quantum systems. However, generating the necessary non-local entanglement remains a significant challenge, and the inherent incompatibility in multi-parameter quantum estimation affects ultimate performance. Here we use a superconducting quantum network with low-loss interconnects to estimate multiple distributed parameters associated with non-commuting generators. By employing high-fidelity non-local entanglement across network nodes and a sequential control strategy, we accurately estimate remote vector fields and their gradients. Our approach achieves an improvement of up to 6.86 dB over classical strategy for estimating all three components of a remote vector field in terms of standard deviation. Moreover, for the estimation of gradients along two distinct directions across distributed vector fields, our distributed strategy, which utilizes non-local entanglement, outperforms local entanglement strategies, leading to a 3.44 dB reduction in the sum of variances.
- Abstract（参考訳）: 量子メートル法は、基本的な物理学における時間維持、フィールドセンシング、精密測定のための強力なツールとして登場した。
分散量子力学の出現により、その能力は、ネットワーク化された量子システムにまたがる空間的に分散されたパラメータを探索するために拡張された。
しかし、必要な非局所的絡み合いを生成することは依然として大きな課題であり、マルチパラメータ量子推定における固有の非互換性は究極の性能に影響を与える。
ここでは、低損失配線を持つ超伝導量子ネットワークを用いて、非交換発電機に関連する複数の分散パラメータを推定する。
ネットワークノード間の高忠実性非局所的絡み合いと逐次制御戦略を用いて,遠隔ベクトル場とその勾配を正確に推定する。
提案手法は,標準偏差の点から,遠隔ベクトル場の3成分全てを推定する古典的戦略よりも最大6.86dBの改善を実現する。
さらに,分散ベクトル場にまたがる2つの異なる方向に沿った勾配を推定するために,非局所的絡み合いを利用した分散戦略は,局所的絡み合い戦略より優れ,分散の和が3.44dB減少する。
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