論文の概要: V-type Atomic Variance Squeezing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.18362v1
• Date: Tue, 13 Oct 2026 13:25:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-17 06:18:38.808764
• Title: V-type Atomic Variance Squeezing
• Title（参考訳）: V-type Atomic Variance Squeezing
• Abstract要約: 散逸性空洞と相互作用するV型原子のバラツキについて検討した。 原子初期状態パラメータが分散スクイーズに及ぼす影響について検討した。 この結果は、高精度な量子通信アプリケーションに有用である。
• 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: Variance squeezing of a V-type atom interacting with a dissipative cavity is investigated. First, the influence of atomic initial state parameters on the variance squeezing is explored. The results show that the atomic variance squeezing switches alternately between Sx and Sy as the initial state parameter alpha sweeps from -pi to pi. The two squeezing intervals are symmetric about alpha = pi/4, each with a width of pi/2. For alpha = pi/14, only the Sx component can generate variance squeezing and will eventually disappear with time evolution due to unavoidable environmental noise. Then, the influence of system parameters on the variance squeezing is also studied. It is found that, the optical variance squeezing depth of Sx is determined solely by the atomic initial parameters and is independent of the system parameters. Both weak cavity-environment coupling and atom-cavity detuning can significantly enhance the robustness of the Sx variance squeezing. The SGI parameter has an extremely weak influence on variance squeezing. These results are beneficial for high-precision quantum communication applications.
• Abstract（参考訳）: 散逸性空洞と相互作用するV型原子のバラツキについて検討した。 まず,原子初期状態パラメータが分散スクイーズに与える影響について検討する。 その結果、初期状態パラメータである-pi から pi へ初期状態パラメータとして、原子分散スキーズスイッチが Sx と Sy の間で交互に切り替わることを示した。 2つのスキーズ間隔は、それぞれが pi/2 の幅を持つ α = pi/4 に対称である。 α = pi/14 の場合、Sx 成分のみが分散スチーズを発生でき、環境ノイズが避けられないために時間進化とともに消える。 また,システムパラメータが分散スキューズに及ぼす影響についても検討した。 その結果、Sxの光学的ばらつきの深さは、原子初期パラメータによってのみ決定され、系パラメータとは独立であることがわかった。 キャビティ-環境結合の弱さと原子キャビティデチューニングの両方がSx分散スクイーズにおけるロバスト性を大幅に向上させる。 SGIパラメータは分散スクイーズに非常に弱い影響を持つ。 これらの結果は、高精度な量子通信アプリケーションに有用である。

関連論文リスト

• Two-Sample Testing via Generative Processes [60.42943145582429]
  生成輸送は、2つのサンプルが同じ分布から来るかどうかを決定する新しい方法を提供する。 2つのサンプルの間に直接補間体を構築し、対称スケジュールでは、その法則が時間反射の下で不変であることを観察する。 したがって、t と 1-t の辺辺が、Jensen-Shannon の発散を計算することで一致するかどうかをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-10-06T12:48:27Z)
• Higher-order noise statistics restore Heisenberg scaling under collective dephasing [7.1895670906071]
  ノイズ・メソロジー理論は、2点相関関数、すなわち単原子コヒーレンス時間またはノイズスペクトルによってデコヒーレンスを特徴づける。 エンタングルドプローブでは、同じ原子のT$を持つが、エンタングルメントエンハンススケールが異なる2つの集合浴が不十分であることを示す。 固定された単原子コヒーレンス時間において、有限レートのキック統計値が厳密に打ち負かし、任意のレヴィ位相雑音に対して、絡み合ったプローブ感度は拡散成分によってのみ設定される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-03T05:12:17Z)
• Probing multiparameter quantum estimation in the process $e^+e^-\to J/ψ\to \text{B}\bar{\text{B}}$ at BESIII [0.0]
  e+ e-> J/psi-> B bar-Bプロセスにより生成されるバリオンアンティバリオン(B bar-B)対の多パラメータ量子推定について検討した。 QFIMは量子クレーマー・ラオ境界を定義し、最適なプローブ状態の選択を決定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-17T16:31:52Z)
• Entropy and Variance Squeezing of V-type Atom in Dissipative Cavity [2.0065923589074735]
  放散キャビティ内のV型原子のエントロピーと分散スキューズについて検討した。 結果は超低ノイズリソースとして量子情報処理に有意義である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-04T13:07:04Z)
• Squeezing-enhanced accurate differential sensing under large phase noise [0.0]
  原子干渉計は量子ゆらぎによって基本的に制約される感度に到達している。 ここでは,スピンスクイーズ状態を用いた2つの原子干渉計による差分位相測定について理論的に検討する。 差分位相の分散を最小化し,N-2/3$のスケーリングを行い,楕円フィッティング法に固有のバイアスを排除した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T10:38:45Z)
• Effective Causal Discovery under Identifiable Heteroscedastic Noise Model [45.98718860540588]
  因果DAG学習は、最近精度と効率の両面で有望な性能を達成した。 本稿では,変数間のノイズ分散の変動を考慮したDAG学習のための新しい定式化を提案する。 次に、最適化の難しさに対処する効果的な2相反復DAG学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T08:51:58Z)
• Entanglement Dynamics of Two V-type Atoms with Dipole-Dipole Interaction in Dissipative Cavity [6.246611454297419]
  散逸性単一モード空洞における双極子-双極子相互作用を持つ2つのV型原子の結合系について検討した。 その結果,SGIパラメータは初期状態が異なる場合の絡み合いのダイナミクスに異なる影響を与えることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-09T03:34:13Z)
• Unified Multivariate Gaussian Mixture for Efficient Neural Image Compression [151.3826781154146]
  先行変数と超優先度を持つ潜伏変数は、変動画像圧縮において重要な問題である。 ベクトル化された視点で潜伏変数を観察する際、相関関係や相関関係は存在する。 当社のモデルでは、速度歪曲性能が向上し、圧縮速度が3.18倍に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T11:44:17Z)
• Variance Minimization in the Wasserstein Space for Invariant Causal Prediction [72.13445677280792]
  そこで本研究では,ICPで行ったアプローチを,予測器数で線形にスケールする一連の非パラメトリックテストとして再検討する。 これらのテストはそれぞれ、最適輸送理論の道具から導かれる新しい損失関数の最小化に依存している。 我々は,本手法が同定可能な直接原因の集合を回復できるという軽微な仮定の下で証明し,他のベンチマーク因果探索アルゴリズムと競合することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-13T22:30:47Z)
• Interpolation and Learning with Scale Dependent Kernels [91.41836461193488]
  非パラメトリックリッジレス最小二乗の学習特性について検討する。 スケール依存カーネルで定義される推定器の一般的な場合を考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T16:43:37Z)
• An Analysis of the Adaptation Speed of Causal Models [80.77896315374747]
  最近、Bengioらは、すべての候補モデルの中で、$G$は、あるデータセットから別のデータセットに適応する最速のモデルであると推測した。 最適化からの収束率を用いた原因影響SCMの適応速度について検討する。 驚くべきことに、私たちは反因果モデルが有利である状況を見つけ、初期仮説を偽造する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T23:48:56Z)

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。