論文の概要: Optimized quantum sensor networks for ultralight dark matter detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21188v1
• Date: Tue, 27 May 2025 13:38:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.679139
• Title: Optimized quantum sensor networks for ultralight dark matter detection
• Title（参考訳）: 超軽量暗黒物質検出のための最適量子センサネットワーク
• Authors: Adriel I. Santoso, Le Bin Ho,
• Abstract要約: ダークマター (DM) は、基礎物理学において最も説得力のない未解決問題の一つである。 超軽量DMフィールドに対する感度を高めるために,ネットワークベースの量子センサアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dark matter (DM) remains one of the most compelling unresolved problems in fundamental physics, motivating the search for new detection approaches. We propose a network-based quantum sensor architecture to enhance sensitivity to ultralight DM fields. Each node in the network is a superconducting qubit, interconnected via controlled-Z gates in symmetric topologies such as line, ring, star, and fully connected graphs. We investigate four- and nine-qubit systems, optimizing both state preparation and measurement using a variational quantum metrology framework. This approach minimizes the quantum and classical Cramer-Rao bounds to identify optimal configurations. Bayesian inference is employed to extract the DM-induced phase shift from measurement outcomes. Our results show that optimized network configurations significantly outperform conventional GHZ-based protocols while maintaining shallow circuit depths compatible with noisy intermediate-scale quantum hardware. Sensitivity remains robust under local dephasing noise. These findings highlight the importance of network structure in quantum sensing and point toward scalable strategies for quantum-enhanced DM detection.
• Abstract（参考訳）: ダークマター(DM)は基礎物理学における最も説得力のない未解決問題の1つであり、新しい検出手法の探索を動機付けている。 超軽量DMフィールドに対する感度を高めるために,ネットワークベースの量子センサアーキテクチャを提案する。 ネットワークの各ノードは超伝導量子ビットであり、線、環、星、完全に連結されたグラフなどの対称位相において制御Zゲートを介して相互接続される。 本研究では, 4ビットおよび9ビットのシステムについて検討し, 変分量子メトロジーフレームワークを用いた状態準備と測定の両方を最適化した。 このアプローチは、最適構成を特定するために量子的および古典的クラーマー・ラオ境界を最小化する。 測定結果からDM誘起相変化を抽出するためにベイズ推定を用いる。 その結果、最適化されたネットワーク構成は従来のGHZプロトコルよりも大幅に優れており、ノイズの多い中間スケール量子ハードウェアと互換性の浅い回路深度を維持していることがわかった。 感度は局所的なデフォーカスノイズの下でも頑健である。 これらの知見は、量子センシングにおけるネットワーク構造の重要性と、量子強化DM検出のためのスケーラブルな戦略への転換点を浮き彫りにした。

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