論文の概要: Exponential advantage in quantum sensing of correlated parameters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21745v1
- Date: Wed, 30 Apr 2025 15:39:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-09 18:00:31.136899
- Title: Exponential advantage in quantum sensing of correlated parameters
- Title（参考訳）: 相関パラメータの量子センシングにおける指数的優位性
- Authors: Sridhar Prabhu, Vladimir Kremenetski, Saeed A. Khan, Ryotatsu Yanagimoto, Peter L. McMahon,
- Abstract要約: 量子センシングにおいて、ゴールは、決定論的であると仮定される1つ以上の未知のパラメータを推定することである。
量子センシングプロトコルの各ショットは、独立したランダムドローから得られる値を検出する。
エンタングルメントの使用は,分類や推定作業においてどのような効果があるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2670268797931266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conventionally in quantum sensing, the goal is to estimate one or more unknown parameters that are assumed to be deterministic - that is, they do not change between shots of the quantum-sensing protocol. We instead consider the setting where the parameters are stochastic: each shot of the quantum-sensing protocol senses parameter values that come from independent random draws. In this work, we explore three examples where the stochastic parameters are correlated and show how using entanglement provides a benefit in classification or estimation tasks: (1) a two-parameter classification task, for which there is an advantage in the low-shot regime; (2) an $N$-parameter estimation task and a classification variant of it, for which an entangled sensor requires just a constant number (independent of $N$) shots to achieve the same accuracy as an unentangled sensor using exponentially many (${\sim}2^N$) shots; (3) classifying the magnetization of a spin chain in thermal equilibrium, where the individual spins fluctuate but the total spin in one direction is conserved - this gives a practical setting in which stochastic parameters are correlated in a way that an entangled sensor can be designed to exploit. We also present a theoretical framework for assessing, for a given choice of entangled sensing protocol and distributions to discriminate between, how much advantage the entangled sensor would have over an unentangled sensor. Our work motivates the further study of sensing correlated stochastic parameters using entangled quantum sensors - and since classical sensors by definition cannot be entangled, our work shows the possibility for entangled quantum sensors to achieve an exponential advantage over classical sensors, in contrast to the typical quadratic advantage.
- Abstract（参考訳）: 従来の量子センシングでは、ゴールは、決定論的であると仮定される1つ以上の未知のパラメータを推定することであり、量子センシングプロトコルのショット間では変化しない。
代わりに、パラメータが確率的な設定を考える:量子センシングプロトコルの各ショットは、独立したランダムドローから得られるパラメータ値を検出する。
本研究では,(1)低照度で有利な2パラメータの分類タスク,(2)低照度で有利な2パラメータの分類タスク,(2)一定の数だけを必要とする($N$とは無関係)アンハングルセンサが指数関数的に多くの ("{\sim}2^N$") ショットを使用するアンハングルセンサと同じ精度を実現すること,(3) 個々のスピンが変動する熱平衡下でのスピンチェーンの磁化を分類すること,の3つの例を探索する。
また、アンタングルセンサがアンタングルセンサよりもどれだけ有利であるかを判断するために、アンタングルセンサプロトコルと分布の所定の選択について、理論的枠組みを提案する。
我々の研究は、絡み合った量子センサを用いた相関確率パラメータの知覚のさらなる研究を動機付けており、古典的なセンサの定義では絡み合うことができないため、典型的な二次的な利点とは対照的に、絡み合った量子センサが古典的なセンサに対して指数関数的な優位性を得る可能性を示している。
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