Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum superresolution and noise spectroscopy with quantum computing

論文の概要: Quantum superresolution and noise spectroscopy with quantum computing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17862v1
Date: Thu, 19 Feb 2026 21:56:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.162868
Title: Quantum superresolution and noise spectroscopy with quantum computing
Title（参考訳）: 量子コンピューティングを用いた量子超解像とノイズ分光
Authors: James W. Gardner, Federico Belliardo, Gideon Lee, Tuvia Gefen, Liang Jiang,
Abstract要約: 量子コンピューティングは、信号とノイズが正確には分かっていないとき、弱い不整合信号の探索を加速できることを示す。我々は、太陽系外惑星、重力波、ダークマター、地対流量子重力、パウリノイズの検出にこの結果を適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5749854122216196
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantum metrology of an incoherent signal is a canonical sensing problem related to superresolution and noise spectroscopy. We show that quantum computing can accelerate searches for a weak incoherent signal when the signal and noise are not precisely known. In particular, we consider weak Schur sampling, density matrix exponentiation, and quantum signal processing for testing the rank, purity, and spectral gap of the unknown quantum state to detect the incoherent signal. We show that these algorithms are faster than full-state tomography, which scales with the dimension of the Hilbert space. We apply our results to detecting exoplanets, stochastic gravitational waves, ultralight dark matter, geontropic quantum gravity, and Pauli noise.
Abstract（参考訳）: 非コヒーレント信号の量子メトロジーは、超解像およびノイズスペクトロスコピーに関連する標準センシング問題である。量子コンピューティングは、信号とノイズが正確には分かっていないとき、弱い不整合信号の探索を加速できることを示す。特に、不整合信号を検出するために、弱いシュアサンプリング、密度行列指数、未知の量子状態のランク、純度、スペクトルギャップをテストする量子信号処理について検討する。これらのアルゴリズムはヒルベルト空間の次元に合わせてスケールするフル状態トモグラフィよりも高速であることを示す。我々は、太陽系外惑星、確率重力波、超軽量ダークマター、地対流量子重力、パウリノイズの検出にこの結果を適用した。

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