論文の概要: Optimal noisy sequential multiparameter quantum sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30398v1
- Date: Thu, 24 Sep 2026 18:04:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.091773
- Title: Optimal noisy sequential multiparameter quantum sensing
- Title（参考訳）: 最適ノイズシーケンシャルマルチパラメータ量子センシング
- Abstract要約: この設定において、最小到達可能なMSEを下からバウンドする方法について検討する。
この下限は半定値プログラム(SDP)として定式化可能であることを示す。
我々は、誤り訂正量子センシングを含む、物理的に動機付けられたいくつかの問題に対する新しいプロトコルを導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11666234644810893
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The most general strategy for estimating parameters of a quantum channel is to probe the channel many times sequentially with the help of coherent ancillary systems. However, finding the strategy that minimizes the mean-squared error (MSE) is a notoriously hard problem, requiring optimization over the initial probe state, intermediate evolutions, final measurement, and classical postprocessing. In this work, we study how the minimum attainable MSE can be bounded from below in this setting. We propose a lower bound for the MSE of any physically implementable sequential sensing strategy that applies to estimating parameters of any physical quantum evolution, including quantum channels probed over multiple time steps under temporally correlated noise and general temporally correlated quantum processes. We show that this lower bound can be formulated as a semidefinite program (SDP). Our bound generalizes the Nagaoka-Hayashi lower bound (that applies to parameter estimation tasks with separable measurements) to the regime where the quantum channel can be accessed sequentially multiple times. For regular finite-dimensional single-parameter sequential estimation tasks admitting an optimal strategy, we show that our SDP bound is tight and provide a procedure to obtain a locally optimal strategy from the SDP optimizer. Using our optimization bound, we compute the MSE lower bound and derive new protocols for several other physically motivated problems including error-corrected quantum sensing under an unknown correlated noise model, multiparameter estimation, and estimation with qudit systems.
- Abstract（参考訳）: 量子チャネルのパラメータを推定するための最も一般的な戦略は、コヒーレントアシラリーシステムの助けを借りて、連続的に何回もチャネルを探索することである。
しかし、平均二乗誤差(MSE)を最小限に抑える戦略を見つけることは、初期プローブ状態、中間進化、最終測定、古典的な後処理を最適化する必要があるという、非常に難しい問題である。
本研究では、この設定において、最小到達可能な MSE を下からバウンドする方法について検討する。
本稿では、時間的相関ノイズや時間的相関の一般的な量子過程の下で、複数の時間ステップで探索される量子チャネルを含む、物理量子進化のパラメータを推定するために適用される、物理的に実装可能な逐次センシング戦略のMSEに対する下界を提案する。
この下界は半定値プログラム(SDP)として定式化可能であることを示す。
我々の境界は、量子チャネルが連続的に複数回アクセス可能な状態に、長岡-林下界(分離可能な測定を伴うパラメータ推定タスクに適用される)を一般化する。
最適戦略を許容する正則有限次元単パラメータ逐次推定タスクに対して、SDP境界がきついことを示し、SDPオプティマイザから局所最適戦略を得る手順を提供する。
最適化バウンダリを用いて、MSEの下限を計算し、未知の未知ノイズモデルに基づく誤り訂正量子センシング、マルチパラメータ推定、およびquditシステムによる推定を含む、物理的に動機付けられたいくつかの問題に対する新しいプロトコルを導出する。
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