論文の概要: Quantum Parameter Estimation for Detectors in Constantly Accelerated Motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11016v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 15:22:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 17:43:41.636571
• Title: Quantum Parameter Estimation for Detectors in Constantly Accelerated Motion
• Title（参考訳）: 定加速度動作における検出器の量子パラメータ推定
• Authors: Han Wang, Jialin Zhang, Hongwei Yu,
• Abstract要約: 加速検出器の状態パラメータの量子フィッシャー情報(QFI)のダイナミクスを解析する。 十分に大きな加速に対して、加速パラメータを推定する最適な精度は、有限進化時間で達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.113373389103034
• License:
• Abstract: We investigate quantum parameter estimation by analyzing the dynamics of quantum Fisher information (QFI) for the state parameters of accelerated detectors undergoing four different acceleration scenarios: linear, cusped, catenary, and circular motions. Our results show that QFI for the acceleration parameter converges to a nonnegative asymptotic value over long evolution times, with this value strongly dependent on the specific acceleration scenario. In contrast, QFI for the weight parameter degrades to zero over time. Notably, for sufficiently large accelerations, optimal precision in estimating the acceleration parameter can be achieved within a finite evolution time rather than requiring an infinitely long measurement duration. Comparing different scenarios, we find that for small accelerations relative to the detector's energy gap, linear motion provides the most accurate estimation of the weight parameter, introducing the least noise among all scenarios. However, for large accelerations, circular motion becomes the optimal scenario for estimating the weight parameter. This behavior stands in sharp contrast to the estimation of the acceleration parameter, where circular motion is optimal both for small accelerations and for large accelerations over extremely long evolution times. These distinctions in QFI may provide a new tool for identifying the specific acceleration scenario of an accelerated detector.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 線形, カセット, カテナリー, 円運動の4つの異なる加速シナリオにおいて, 加速検出器の状態パラメータの量子フィッシャー情報(QFI)のダイナミクスを解析し, 量子パラメータ推定について検討する。 以上の結果より, 加速パラメータのQFIは長期にわたる非負の漸近値に収束し, この値は特定の加速シナリオに強く依存することがわかった。 対照的に、重みパラメータのQFIは時間とともにゼロに低下する。 特に、十分に大きな加速度に対して、加速度パラメータを推定する最適な精度は、無限に長い測定期間を必要とするのではなく、有限進化時間で達成できる。 異なるシナリオを比較すると、検出器のエネルギーギャップに対する小さな加速度に対して、線形運動は重みパラメータを最も正確に推定し、全てのシナリオで最小のノイズを発生させる。 しかし、大きな加速度では、円運動が重みパラメータを推定する最適なシナリオとなる。 この振舞いは、非常に長い進化時間における小さな加速度と大きな加速度の両方に対して、円運動が最適である加速度パラメータの推定と鋭い対照的である。 QFIにおけるこれらの区別は、加速検出器の特定の加速シナリオを特定するための新しいツールを提供するかもしれない。

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