論文の概要: Robust multiparameter estimation using quantum scrambling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.23283v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 18:58:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.625821
• Title: Robust multiparameter estimation using quantum scrambling
• Title（参考訳）: 量子スクランブルを用いたロバストマルチパラメータ推定
• Authors: Wenjie Gong, Bingtian Ye, Daniel Mark, Soonwon Choi,
• Abstract要約: 本稿では,汎用的で効率的な量子センシングプロトコルの提案と解析を行う。 同時に、多くの非可換信号と時間依存信号とを同時に推定し、その信号はコヒーレントまたは非コヒーレントにセンサー粒子と結合する。 本手法は,感度の最適スケーリングを維持しつつ,システムサイズにおいて指数関数的に多くのパラメータを検出できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04666493857924358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose and analyze a versatile and efficient multiparameter quantum sensing protocol, which simultaneously estimates many non-commuting and time-dependent signals that are coherently or incoherently coupled to sensing particles. Even in the presence of control imperfections and readout errors, our approach can detect exponentially many parameters in the system size while maintaining the optimal scaling of sensitivity. To accomplish this, scrambling dynamics are leveraged to map distinct signals to unique patterns of bitstring measurements, which distinguishes a large number of signals without significant sensitivity loss. Based on this principle, we develop a computationally efficient protocol utilizing random global Clifford unitaries and evaluate its performance both analytically and numerically. Our protocol naturally extends to scrambling dynamics generated by random local Clifford circuits, local random unitary circuits (RUCs), and ergodic Hamiltonian evolution--commonly realized in near-term quantum hardware--and opens the door to applications ranging from precise noise benchmarking of quantum dynamics to learning time-dependent Hamiltonians.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多目的かつ効率的なマルチパラメータ量子センシングプロトコルの提案と解析を行い,多数の非可換信号と時間依存信号とを同時に推定する。 制御不完全性や読み出し誤差の存在下でも,感度の最適スケーリングを維持しつつ,システムサイズにおいて指数関数的に多くのパラメータを検出できる。 これを達成するために、スクランブルダイナミックスは異なる信号からビットストリング測定のユニークなパターンにマッピングするために活用される。 この原理に基づいて,ランダムなグローバルなクリフォード・ユニタリを用いた計算効率の高いプロトコルを開発し,解析的および数値的にその性能を評価する。 我々のプロトコルは、ランダムな局所的なクリフォード回路、局所的なランダムなユニタリ回路(RUC)、エルゴードのハミルトン進化によって生成されるスクランブルダイナミクスにまで自然に拡張され、量子力学の正確なノイズベンチマークから時間依存のハミルトンの学習まで、応用への扉を開く。

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