論文の概要: On the role of symmetry and geometry in global quantum sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14817v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 18:39:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:35.683140
• Title: On the role of symmetry and geometry in global quantum sensing
• Title（参考訳）: 大域量子センシングにおける対称性と幾何学の役割について
• Authors: Julia Boeyens, Jonas Glatthard, Edward Gandar, Stefan Nimmrichter, Luis A. Correa, Jesús Rubio,
• Abstract要約: グローバル量子センシングのための最適プロトコル設計の2つの主要なアプローチを示す。 最初のアプローチは、より単純な優先順位と推定器をもたらし、適応的な設定でより広く適用できる。 2つ目は、よく定義された測定条件において、より高速な後方収束をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Global sensing enables parameter estimation across arbitrary parameter ranges with a finite number of shots. While various formulations exist, the Bayesian paradigm offers a flexible approach to optimal protocol design under minimal assumptions. However, there are several sets of assumptions capturing the notions of prior ignorance and uninformed estimation, leading to two main approaches: invariance of the prior distribution under specific parameter transformations, and adherence to the geometry of a state space. While the first approach often leads to simpler priors and estimators and is more broadly applicable in adaptive settings, the second can lead to faster posterior convergence in a well-defined measurement setting. We examine the practical consequences of both approaches and show how to apply them in examples of rate and coherence estimation in noisy scenarios. More importantly, by employing the notion of location-isomorphic parameters, we unify the two approaches into a practical and versatile framework for optimal global quantum sensing, detailing when and how each set of assumptions should be employed - a blueprint for the design of quantum sensors.
• Abstract（参考訳）: グローバルセンシングは、有限ショット数で任意のパラメータ範囲をまたいだパラメータ推定を可能にする。 様々な定式化が存在するが、ベイズパラダイムは最小限の仮定の下で最適なプロトコル設計に柔軟なアプローチを提供する。 しかしながら、事前無知と非インフォームド推定の概念を捉える仮定はいくつかあり、これは2つの主要なアプローチをもたらす: 特定のパラメータ変換の下での事前分布の不変性、状態空間の幾何学への固執性である。 第1のアプローチはしばしばより単純な事前推定と推定につながり、適応的な設定でより広く適用されるが、第2のアプローチは適切に定義された測定環境でより高速な後方収束をもたらす。 両手法の実用的結果について検討し,ノイズシナリオにおけるレートとコヒーレンス推定の例に応用する方法を示す。 さらに重要なことは、位置同型パラメータの概念を用いることで、2つのアプローチを、最適なグローバル量子センシングのための実用的で汎用的なフレームワークに統合し、それぞれの仮定がいつ、どのように使われるべきかを詳述することです。

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