論文の概要: Exponential Quantum Advantage in Stationary Signal Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.14424v1
• Date: Sat, 10 Oct 2026 00:43:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 21:35:56.106528
• Title: Exponential Quantum Advantage in Stationary Signal Sensing
• Title（参考訳）: 静止信号センシングにおける指数量子アドバンテージ
• Abstract要約: 量子絡み合いは、定常古典信号の時間統計を学習するために必要な取得時間において指数関数的に有利であることを示す。 2モード圧縮プローブと保護アイドラーを用いた局所ベル計測に基づく絡み合わせ支援方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7066293026438526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sensing time-varying signals is essential for precision measurement and for characterizing fluctuations in physical systems. In this work, we show that quantum entanglement provides an exponential advantage in the acquisition time required to learn the temporal statistics of a stationary classical signal. The task is to estimate the characteristic function of joint displacements on selected bosonic modes within a fixed-duration window, using continuous measurements of one signal realization. We present an entanglement-assisted scheme based on two-mode squeezed probes and local Bell measurements with protected idlers, and bound its acquisition time accounting for readout noise and correlations between signal windows. For a strictly stationary pulse family, it achieves polynomial acquisition time at inverse-polynomial accuracy with logarithmic squeezing and polynomial photon number. On the other hand, we prove that any local idler-free protocols require acquisition time exponential in the number of selected temporal modes per window. This lower bound holds for both sequentially prepared and arbitrarily temporally entangled probes, allowing non-Gaussian inputs and measurements and causal classical feedback, as long as each output is measured destructively within its time bin. These results establish an exponential quantum learning advantage for a single continuously monitored stationary signal, with the sensing cost measured by total acquisition time.
• Abstract（参考訳）: 時間変化信号のセンシングは、精密測定と物理系の変動の特徴付けに不可欠である。 本研究では,定常古典信号の時間統計を学習するために必要な取得時間において,量子絡み合いが指数関数的に有利であることを示す。 この課題は,1つの信号実現の連続的な測定を用いて,定順ウィンドウ内で選択されたボソニックモードの関節変位特性を推定することである。 本稿では、2モードの圧縮プローブと保護アイドラーを用いた局所ベル測定に基づく絡み込み支援方式を提案し,その取得時間と信号窓間の相関について検討した。 厳密な定常パルス系では、対数的スクイーズと多項式光子数で逆多項式の精度で多項式取得時間を達成する。 一方、ローカルなアイドラーフリーなプロトコルは、ウィンドウ毎に選択された時間モードの数で指数関数的に取得時間を必要とすることを証明している。 この下界は、逐次的に準備され、時間軸内で各出力が破壊的に測定される限り、非ガウス的な入力と測定と因果古典的なフィードバックを可能にする。 これらの結果は、連続的に監視される静止信号に対して指数的量子学習の優位性を確立し、総取得時間によって測定されるセンサコストを計測する。

関連論文リスト

• Quantum extreme learning for forecasting experimental chaotic electronic circuits [0.36971941442545786]
  量子極端学習を用いて予測するために,カオス電子回路から連続した4つの時系列信号を実験的に生成する。 本アルゴリズムは,シミュレーション信号と実験信号の両方に対して高い予測精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-10-09T11:01:20Z)
• Efficient computation of real-time correlators using Pauli Propagation [35.33651860775101]
  パウリの伝播は、ハイゼンベルクの図で直接観測可能なものを進化させることによって量子力学をシミュレートすることを約束している。 パウリの伝播の1つの大きな制限は、短い時間を超えたパウリの弦の数の増加である。 この制限は, 短時間のパウリプロパゲーションデータと, 肯定条件に基づく時間拡張手法を組み合わせることで克服する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-27T18:00:03Z)
• Robust multiparameter estimation using quantum scrambling [0.04666493857924358]
  本稿では,汎用的で効率的な量子センシングプロトコルの提案と解析を行う。 同時に、多くの非可換信号と時間依存信号とを同時に推定し、その信号はコヒーレントまたは非コヒーレントにセンサー粒子と結合する。 本手法は,感度の最適スケーリングを維持しつつ,システムサイズにおいて指数関数的に多くのパラメータを検出できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-30T18:58:01Z)
• Certifying Quantum Temporal Correlation via Randomized Measurements: Theory and Experiment [4.83663467727187]
  擬似密度行列(PDM)を用いた時間量子相関の証明について考察する。 PDMは時間領域への密度行列の拡張であり、負の固有値は時間相関の重要な指標である。 我々は,PDMを1つの時間スライス内で仮想的に準備することで,時間的相関検出のための効率的なプロトコルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T06:40:42Z)
• Blind Channel Estimation and Joint Symbol Detection with Data-Driven Factor Graphs [29.114100423416204]
  時間変化型シンボル間干渉チャネルにおけるブラインドジョイントチャネル推定およびシンボル検出のためのフレームワークの適用について検討する。 本稿では,適切な因子グラフ上の信念パラメータ(BP)アルゴリズムを用いて,後部伝播を効率よく近似することにより,この問題に対処する。 さらに,BP更新のモーメントを導入し,適切なEM更新スケジュールを学習するデータ駆動型アルゴリズムを提案する。 数値解析実験により、提案したブラインド検出器の優れた性能を示し、高信号対雑音のシナリオにおいてコヒーレントBP検出よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T10:26:15Z)
• Snapshotting Quantum Dynamics at Multiple Time Points [10.226937603741474]
  本研究では,中間点における量子システムから動的情報を抽出する手法を提案する。 我々は,各時点の確率を正確に回復する多時間準確率分布(QPD)を再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T10:28:01Z)
• Fast and differentiable simulation of driven quantum systems [58.720142291102135]
  我々は、ダイソン展開に基づく半解析手法を導入し、標準数値法よりもはるかに高速に駆動量子系を時間発展させることができる。 回路QEDアーキテクチャにおけるトランスモン量子ビットを用いた2量子ゲートの最適化結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T21:43:38Z)
• Benchmarking Deep Learning Interpretability in Time Series Predictions [41.13847656750174]
  モデル予測における入力特徴の重要性を強調するために、サリエンシ法が広く用いられている。 そこで我々は,多様なニューラルアーキテクチャにまたがって,サリエンシに基づく様々な解釈可能性手法の性能を広範囲に比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T22:07:53Z)
• Many-body quantum lock-in amplifier [0.0]
  本稿では,ロックインアンプの絡み合いを実現するためのプロトコルを提案する。 適切な入力状態と読み出し操作を選択することにより、未知の交互場の周波数と振幅を同時に抽出することができる。 本研究は,多体量子システムを用いた時間依存信号測定の新たな方向性を指摘する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T07:24:39Z)
• RobustPeriod: Time-Frequency Mining for Robust Multiple Periodicity Detection [36.254037216142244]
  複数の周期性検出のための頑健で汎用的なフレームワークを提案する。 我々のアルゴリズムは、時系列を複数の時間周波数スケールに変換するために、最大重なり合う離散ウェーブレット変換を適用している。 合成および実世界のデータセットの実験により、我々のアルゴリズムは、単周期検出と複数周期検出の両方において、他の一般的なデータセットよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T20:10:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。