論文の概要: A Framework for Spatial Quantum Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12193v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 17:24:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.958064
• Title: A Framework for Spatial Quantum Sensing
• Title（参考訳）: 空間量子センシングのためのフレームワーク
• Authors: Luís Bugalho, Yasser Omar, Damian Markham,
• Abstract要約: 量子センシングにおいて、ゴールは、基礎となるフィールドと一連の量子センサーが一組の位置でフィールドを問うことを与えられたとき、フィールドの何らかの性質に対する推定器を見つけることである。 この研究では、この問題を量子センサーのネットワークにリンクし、これらのセンサーを絡み合わせる。 解として出てくる推定子は、非局所絡み合い戦略が最大精度を提供するようなものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9176056742068813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Analytical and algebraic geometry are valuable tools for dealing with problems involving analytical functions and polynomials. In what we connote as spatial quantum sensing the goal is, given an underlying field and a set of quantum sensors interrogating the field in a set of positions, to find an estimator for some property the field. This property can have multiple forms, be it distinguishing the source of a target signal, or evaluating the field (or a derivative thereof) in an arbitrary position. In this work we also link this problem to networks of quantum sensors, and the role and usefulness of entangling these sensors. We find that the estimators that come out as a solution to the problem are such that a non-local entangled strategy provides maximum precision. We start by working under the assumption of polynomial fields, which relates to the interpolation problem, and then generalize for any signal that is modeled via analytical functions, giving rise to any general least-squares estimator. We discuss the effects of the placement of the sensors in the estimation, namely, how to find well defined, construction error-free placements for the sensors. In the case of interpolation we provide concrete examples and proofs in a $m$-dimensional array of sensors, and discuss necessary and sufficient conditions for the more general cases. We provide clear examples of the possible use-cases and statements, and compare a non-local entangled strategy with the best local strategy for an interpolation problem, showing the benefit in terms of precision in a distributed sensing scenario. This is a key tool for a wide-range of problem in sensing problems, ranging from large-scale such as earth-sized experiments, to local-scale, such has biological experiments.
• Abstract（参考訳）: 解析幾何学と代数幾何学は、解析関数や多項式を含む問題を扱うための貴重な道具である。 我々が空間量子センシングと呼ぶところのゴールは、基礎となる場と一連の量子センサーが、ある位置の場を問うことによって、その場の何らかの性質を推定するための推定器を見つけることである。 この特性は、ターゲット信号のソースを識別したり、フィールド(またはその派生体)を任意の位置に評価したり、複数の形態を持つことができる。 この研究では、この問題を量子センサーのネットワークと結びつけ、これらのセンサーを絡ませることの役割と有用性も示しています。 この問題の解として出てくる推定器は、非局所的絡み合った戦略が最大精度を提供するようなものである。 まず、補間問題に関連する多項式場を仮定し、解析関数によってモデル化された任意の信号に対して一般化し、任意の一般最小二乗推定子を生じる。 本研究では, センサの配置が推定に与える影響について考察する。 補間の場合、$m$次元のセンサアレイで具体例と証明を提供し、より一般的な場合に必要な十分な条件について議論する。 提案するユースケースとステートメントの明確な例を示し,非局所的絡み合い戦略と補間問題の最適局所戦略を比較し,分散センシングシナリオにおける精度の面でのメリットを示す。 これは、地球規模の実験のような大規模な実験から、生物実験のような局所的な実験まで、様々な問題を検出するための鍵となるツールである。

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