論文の概要: Optimal Gaussian networks for private distributed quantum sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.27136v1
- Date: Thu, 27 Aug 2026 13:47:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.432324
- Title: Optimal Gaussian networks for private distributed quantum sensing
- Title(参考訳): プライベート分散量子センシングのための最適ガウスネットワーク
- Abstract要約: 2モードの圧縮真空状態がプライバシー保護のガウス状態の重要な構成要素であることを示す。
完全局所プライバシーを保ちながら、ショットノイズ制限を超える量子強調感度を数値的に検証する。
本研究は、プライバシー保護型連続可変量子センシングネットワークの構築と最適化のための一般的なフレームワークを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Private distributed quantum sensing aims to estimate an authorized collective parameter while preventing independent estimation of individual local parameters. Here, we analytically characterize Gaussian quantum networks satisfying this perfect local privacy condition. Using a graph representation of the Gaussian pairing matrix, we show that two-mode squeezed vacuum states constitute the essential building blocks of privacy-preserving Gaussian states. We then analytically derive the optimal sensitivity under perfect local privacy and determine a Gaussian probe that achieves Heisenberg scaling with respect to both the photon number and the number of sensing modes. Using local homodyne measurements and maximum-likelihood estimation, we numerically verify quantum-enhanced sensitivity beyond the shot-noise limit while preserving perfect local privacy. We further show that the local-privacy condition is preserved under arbitrary phase-independent quantum channels, including optical loss. Our results provide a general framework for constructing and optimizing privacy-preserving continuous-variable quantum sensing networks.
- Abstract(参考訳): プライベート分散量子センシングは、個々の局所パラメータの独立推定を防止しつつ、認証された集合パラメータを推定することを目的としている。
ここでは,この完全局所プライバシー条件を満たすガウス量子ネットワークを解析的に特徴付ける。
ガウスのペアリング行列のグラフ表現を用いて、2モードの圧縮真空状態がガウスのプライバシ保存状態の重要な構成要素であることを示す。
次に、完全局所プライバシーの下で最適感度を解析的に導出し、光子数と感知モード数の両方に関してハイゼンベルクスケーリングを達成するガウスプローブを決定する。
局所ホモダイン測定と最大線量推定を用いて、完全局所プライバシーを保ちながらショットノイズ限界を超える量子強調感度を数値的に検証する。
さらに,光損失を含む任意の位相非依存の量子チャネル下で,局所的プライバシ条件が維持されていることを示す。
本研究は、プライバシー保護型連続可変量子センシングネットワークの構築と最適化のための一般的なフレームワークを提供する。
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