論文の概要: Heisenberg scaling under collective non-parallel directional noise via geometric state design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02848v2
- Date: Mon, 10 Aug 2026 17:41:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.421871
- Title: Heisenberg scaling under collective non-parallel directional noise via geometric state design
- Title（参考訳）: 幾何学的状態設計による集団非並列方向雑音下のハイゼンベルクスケーリング
- Authors: Francisco Riberi, Milad Marvian, Lorenza Viola,
- Abstract要約: 信号符号化において, 直交方向に沿って振る舞う非古典的集団雑音下でのパラメータ推定の問題点について検討する。
提案手法は, 並列(強調)および単軸横方向雑音を特殊な場合として捉え, マルコフ的および非マルコフ的気象条件の両方をカバーしている。
ホルシュタイン・プリマコフの記述が正確であるような適切に絞られた極限において、幾何的ノイズ免疫機構を同定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43331379059769387
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spin-squeezed states enable entanglement-enhanced frequency estimation; however, the achievable performance is limited in practice by decoherence. We study the problem of parameter estimation under \emph{classical collective noise} that acts along a \emph{fixed} direction during signal encoding. While we restrict our analysis to Gaussian noise statistics, no assumption is made on the nature of the noise temporal correlations. Our approach captures both parallel (dephasing) and single-axis transverse noise as special cases, and covers both Markovian and non-Markovian metrological regimes. In the properly squeezed limit, where a Holstein-Primakoff description is accurate, we identify a geometric noise-immunity mechanism: for \emph{known} non-parallel signal and noise axes, an appropriate one-axis-twisted input encodes the signal in a quadrature that is metric-orthogonal to the direction of noise-induced diffusion. Irrespective of the noise temporal correlations, the resulting estimation precision exhibits Heisenberg scaling in the probe number. Optimal performance is achievable by measuring a single collective spin component. Imperfect knowledge of the noise axis produces a crossover from Heisenberg scaling at moderate probe number back to the known collective-dephasing bounds asymptotically.
- Abstract（参考訳）: スピンスクイーズ状態は絡み合いの周波数推定を可能にするが、達成可能な性能はデコヒーレンスによって制限される。
信号符号化において, 信号符号化において, パラメータ推定の課題を \emph{classical collective noise} を用いて検討した。
我々は解析をガウス雑音統計に限定するが、ノイズ時間相関の性質については仮定しない。
提案手法は, 並列(強調)および単軸横方向雑音を特殊な場合として捉え, マルコフ的および非マルコフ的気象条件の両方をカバーしている。
ホルシュタイン・プリマコフによる説明が正確であるような適切に圧縮された極限において、幾何的ノイズ免疫機構を同定する: \emph{known} の非並列信号とノイズ軸に対して、適切な1軸スイッチされた入力は、ノイズ誘起拡散の方向と対称な四角形に信号を符号化する。
ノイズ時間相関を無視すると、推定精度はプローブ数でハイゼンベルクスケーリングを示す。
1つの集合スピン成分を測定することにより、最適性能を実現することができる。
ノイズ軸の不完全な知識は、中程度のプローブ数でハイゼンベルクのスケーリングから、既知の集合劣化境界に漸近的に遡るクロスオーバーを生成する。
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