論文の概要: Enhancing Noisy Quantum Sensing by GHZ State Partitioning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02829v1
- Date: Thu, 03 Jul 2025 17:42:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-04 15:37:16.781252
- Title: Enhancing Noisy Quantum Sensing by GHZ State Partitioning
- Title（参考訳）: GHZ状態分割によるノイズ量子センシング
- Authors: Allen Zang, Tian-Xing Zheng, Peter C. Maurer, Frederic T. Chong, Martin Suchara, Tian Zhong,
- Abstract要約: エンタングルメント強化センシングシステムでは、有害ノイズの存在は避けられない。
ノイズの存在下での知覚性能を改善するための簡易かつ効果的な戦略を提唱する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.752444366435777
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Presence of harmful noise is inevitable in entanglement-enhanced sensing systems, requiring careful allocation of resources to optimize sensing performance in practical scenarios. We advocate a simple but effective strategy to improve sensing performance in the presence of noise. Given a fixed number of quantum sensors, we partition the preparation of GHZ states by preparing smaller, independent sub-ensembles of GHZ states instead of a GHZ state across all sensors. We perform extensive analytical studies of the phase estimation performance when using partitioned GHZ states under realistic noise -- including state preparation error, particle loss during parameter encoding, and sensor dephasing during parameter encoding. We derive simple, closed-form expressions that quantify the optimal number of sub-ensembles for partitioned GHZ states. We also examine the explicit noisy quantum sensing dynamics under dephasing and loss, where we demonstrate the advantage from partitioning for maximal QFI, short-time QFI increase, and the sensing performance in the sequential scheme. The results offer quantitative insights into the sensing performance impact of different noise sources and reinforce the importance of resource allocation optimization in realistic quantum applications.
- Abstract（参考訳）: 絡み合ったセンサシステムでは有害ノイズの存在は避けられず、現実的なシナリオにおけるセンサ性能を最適化するためには、リソースを慎重に割り当てる必要がある。
ノイズの存在下での知覚性能を改善するための簡易かつ効果的な戦略を提唱する。
一定数の量子センサが与えられた場合、GHZ状態のより小さな独立したサブアンサンブルを、すべてのセンサにまたがるGHZ状態の代わりに作成することにより、GHZ状態の準備を分割する。
実測ノイズ下での分割GHZ状態の位相推定性能について, パラメータ符号化時の粒子損失, パラメータ符号化時のセンサ劣化など, 広範な解析的検討を行った。
分割されたGHZ状態に対する最適なサブアンサンブル数を定量化する単純な閉形式式を導出する。
ここでは,最大QFIのパーティショニング,短時間QFI増加,シーケンシャルスキームにおけるセンシング性能の優位性を示す。
その結果、異なるノイズ源の検知性能への影響を定量的に把握し、現実的な量子アプリケーションにおけるリソース割り当ての最適化の重要性を強化した。
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