論文の概要: Memory-assisted squeezed light velocimetry under realistic loss and incoherent noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27723v1
• Date: Tue, 26 May 2026 21:54:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.568866
• Title: Memory-assisted squeezed light velocimetry under realistic loss and incoherent noise
• Title（参考訳）: 現実的損失と非コヒーレントノイズ下における記憶支援光速度測定
• Authors: Mustafa Gündoğan, Arash Ahmadi, Markus Krutzik,
• Abstract要約: 本研究では,コヒーレントプローブと圧縮真空で供給される2メモリのマッハ-ツェンダー干渉計に基づく速度センサを提案する。 我々は,速度感度,目標量子ゲインに必要な伝送しきい値,最適な記憶時間を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29494468099506904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a velocity sensor based on a two-memory Mach--Zehnder interferometer fed by a coherent probe and squeezed vacuum, read out by balanced homodyne detection. One memory is taken as a stationary reference, while the second memory moves during storage, so that its velocity is mapped onto a differential interferometric phase at readout. The two memories are otherwise assumed identical and are described by a Gaussian write--store--read lifetime together with the associated unconditional noise floor. Using the classical Fisher information, we derive the velocity sensitivity, the transmission threshold required for a target quantum gain, and the optimum storage time. The squeezed scheme improves on equal-resource coherent homodyne within an operating window set mainly by total transmission and phase stability. For representative near-term parameters, unconditional memory noise floors up to about $10^{-1}$ photons per trial do not by themselves remove the advantage; after optimization the improvement remains at the few-percent level and is limited chiefly by loss.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コヒーレントプローブと圧縮真空により供給される2メモリのマッハ-ツェンダー干渉計をベースとした速度センサを提案する。1メモリは定常参照とし,2メモリはリードアウト時に差動干渉計位相にマッピングされる。2メモリは同じと仮定され,関連する非条件ノイズフロアとともにガウスの書き込み-ストア-リードライフによって記述される。 従来のフィッシャー情報を用いて、速度感度、目標量子ゲインに必要な伝送しきい値、最適な記憶時間を導出する。 圧縮されたスキームは、全透過および位相安定性を中心に設定された操作ウィンドウ内の等リソースコヒーレントホモダインを改善する。 典型的な短期的パラメータでは、未条件のメモリノイズフロアは1トライアルあたり10^{-1}$フォトン程度までは、それ自体で優位性を取り除き、最適化後も改善はわずかであり、主に損失によって制限される。

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