論文の概要: Overcoming Quantum Metrology Singularity through Sequential Measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02784v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 06:00:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:05:59.193876
- Title: Overcoming Quantum Metrology Singularity through Sequential Measurements
- Title（参考訳）: 逐次測定による量子メトロロジー特異性の克服
- Authors: Yaoling Yang, Victor Montenegro, Abolfazl Bayat,
- Abstract要約: 複数の未知パラメータの同時推定は、量子センシングにおいて最も一般的なシナリオである。
ここでは、逐次測定戦略に基づく単純なメカニズムにより、量子センシングにおける特異性問題に対処する。
これは、連続的な局所測定のステップとプローブの進化を含むシーケンシャルな測定が本質的に、シーケンシャルな測定の回数と指数関数的に増加する相関的な測定データを生成するためである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The simultaneous estimation of multiple unknown parameters is the most general scenario in quantum sensing. Quantum multi-parameter estimation theory provides fundamental bounds on the achievable precision of simultaneous estimation. However, these bounds can become singular (no finite bound exists) in multi-parameter sensing due to parameter interdependencies, limited probe accessibility, and insufficient measurement outcomes. Here, we address the singularity issue in quantum sensing through a simple mechanism based on a sequential measurement strategy. This sensing scheme overcomes the singularity constraint and enables the simultaneous estimation of multiple parameters with a local and fixed measurement throughout the sensing protocol. This is because sequential measurements, involving consecutive steps of local measurements followed by probe evolution, inherently produce correlated measurement data that grows exponentially with the number of sequential measurements. Finally, through two different examples, namely a strongly correlated probe and a light-matter system, we demonstrate how such singularities are reflected when inferring the unknown parameters through Bayesian estimation.
- Abstract（参考訳）: 複数の未知パラメータの同時推定は、量子センシングにおいて最も一般的なシナリオである。
量子マルチパラメータ推定理論は、同時推定の達成可能な精度に関する基礎的な境界を与える。
しかし、これらの境界はパラメータ相互依存性、プローブアクセシビリティの制限、測定結果の不十分により、マルチパラメータセンシングにおいて特異となる(有限境界は存在しない)。
ここでは、逐次測定戦略に基づく単純なメカニズムにより、量子センシングにおける特異性問題に対処する。
このセンシング方式は特異性制約を克服し、検出プロトコル全体を通して局所的および固定的な測定で複数のパラメータの同時推定を可能にする。
これは、連続的な局所測定のステップとプローブの進化を含むシーケンシャルな測定が本質的に、シーケンシャルな測定の回数と指数関数的に増加する相関的な測定データを生成するためである。
最後に、強相関プローブと光マター系という2つの異なる例を通して、ベイズ推定によって未知のパラメータを推測する際に、そのような特異点がどのように反映されるかを示す。
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