論文の概要: Fragility of Optimal Measurements due to Noise in Probe States for Quantum Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08712v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 16:39:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.290187
• Title: Fragility of Optimal Measurements due to Noise in Probe States for Quantum Sensing
• Title（参考訳）: 量子センシングのためのプローブ状態のノイズによる最適測定の脆弱性
• Authors: Andrew Kolmer Forbes, Marco A. Rodríguez-García, Ivan H. Deutsch,
• Abstract要約: 我々は,ジェンセンの不平等を通じて不連続性が脆弱性を高めることを示す。 本稿では,不連続がイェンセンの不等式を通じて脆弱性を高めるかを理解するための枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For a given quantum state used in sensing, the quantum Cramér-Rao bound (QCRB) sets a fundamental limit on the precision achievable by an unbiased estimator of an unknown parameter, determined by the inverse of the quantum Fisher information (QFI). The QFI serves as an upper bound on the classical Fisher information (CFI), representing the maximum extractable information about the unknown parameter from measurements on a physical system. Thus, a central goal in quantum parameter estimation is to find a measurement, described by a POVM, that saturates the QFI (achieves maximum CFI), and thereby achieves the QCRB. In the idealization that one uses pure states and unitary encodings for sensing, discontinuities can appear in the CFI but not the QFI. In this article, we demonstrate that these discontinuities are important features, quantifying how much Fisher information is lost in the presence of noise. We refer to this as the Fisher information "fragility". We present a simple framework for understanding how discontinuities increase fragility through Jensen's inequality, and demonstrate how one can use this framework to design more robust POVMs for quantum advantage in metrology.
• Abstract（参考訳）: 検知に使用される特定の量子状態に対して、量子クレル・ラオ境界(QCRB)は、未知パラメータの偏りのない推定器によって達成可能な精度の基本的な極限を量子フィッシャー情報(QFI)の逆数によって決定する。 QFIは古典的フィッシャー情報(CFI)の上限として機能し、物理系の測定から未知パラメータに関する最大抽出可能な情報を表す。 したがって、量子パラメータ推定における中心的な目標は、QFIを飽和させ(最大CFIを取得する)QCRBを達成するPOVMによって記述された測定値を見つけることである。 純粋な状態と一元的エンコーディングを使ってセンシングする理想化において、不連続性はCFIに現れるが、QFIには現れない。 本稿では,これらの不連続性が重要な特徴であることを示す。 これをフィッシャー情報(Fisher information)と呼ぶ。 本稿では,Jensenの不等式を通じて不連続性がフラクティリティーを高める方法を理解するためのシンプルなフレームワークを提案し,このフレームワークを用いて量子論的優位性のためにより堅牢なPOVMを設計する方法を実証する。

関連論文リスト

• Topological control of quantum speed limits [55.2480439325792]
  量子状態が完全に分散していないとしても、この状態のQFIは運動量分解される。 我々は、(分散のない)位相位相相において$sqrt|C|$としてスケールする量子速度制限上の境界を見つける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-21T18:00:07Z)
• Extracting Many-Body Quantum Resources within One-Body Reduced Density Matrix Functional Theory [0.0]
  量子フィッシャー情報(Quantum Fisher information, QFI)は、パラメータ推定の最終的な精度限界を定量化するために用いられる量子科学の中心的な概念である。 ここでは、汎関数理論と量子情報からのアイデアを組み合わせて、フェルミオン基底状態とボゾン基底状態のQFIのための新しい機能的枠組みを開発する。 この結果から, 1体還元密度行列汎関数理論と量子フィッシャー情報との初接続が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T13:33:53Z)
• Robust estimation of the Quantum Fisher Information on a quantum processor [0.0]
  量子フィッシャー情報(QFI)に収束する一連の下界の実験的測定について述べる。 我々はグリーンバーグ・ホーネ・ザイリンガー状態のQFIを推定し、真のマルチパーティイト絡みを観察する。 回路深度を増大させることにより誘導される状態最適化と雑音の相互作用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T17:49:04Z)
• Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.41644538483948]
  本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。 我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T09:32:28Z)
• Sub-Quantum Fisher Information [0.0]
  量子フィッシャー情報(QFI)に基づく下界解析 サブQFIは、ウルマンの忠実度の上界である超忠実度に基づいている。 我々は、コヒーレンス、非対称性、純度損失の尺度として、サブQFIに付加的な意味を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T14:50:27Z)
• Variational Quantum Algorithm for Estimating the Quantum Fisher Information [0.0]
  本稿では,変分量量漁業情報推定(VQFIE)という変分量子アルゴリズムを提案する。 QFI上の下限と上限を、その忠実度に基づいて推定することにより、VQFIEは実際のQFIが属する範囲を出力する。 この結果は、量子センシングの適用のために、QFIを最大化する状態を変動的に準備するために使われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T17:44:55Z)
• In and out of equilibrium quantum metrology with mean-field quantum criticality [68.8204255655161]
  本稿では,集団遷移現象が量子力学プロトコルに与える影響について考察する。 単一球面量子スピン(SQS)は平均場レベルでの分析的な洞察を可能にするステレオタイプ玩具モデルとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-09T19:20:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。