論文の概要: Quantum-enhanced mechanical sensing with machine-learning estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.18776v1
- Date: Tue, 13 Oct 2026 17:32:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-16 19:51:05.11836
- Title: Quantum-enhanced mechanical sensing with machine-learning estimation
- Title（参考訳）: 機械学習推定を用いた量子エンハンスメカニカルセンシング
- Abstract要約: 未知位相の信号に対する標準的な量子限界を超える感度をプッシュするには、非ガウス量子状態が必要である。
我々は位相非感応性量子増幅センサとして高オーバトンバルク音響共振器のマイクログラム音響モードを動作させる。
その結果,非ガウス状態における高周波数重力波,ダークマター,波動関数崩壊に対する量子強調プローブとして,音響共振器を構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Massive mechanical oscillators couple directly to forces, accelerations and gravity, making them attractive probes of new physics and of quantum mechanics at macroscopic scales. Pushing sensitivities beyond the standard quantum limit for signals of unknown phase requires non-Gaussian quantum states, whose metrological advantage has so far been confined to lighter systems such as trapped ions. Here we operate a microgram-scale acoustic mode of a high-overtone bulk acoustic wave resonator as a phase-insensitive quantum-enhanced sensor. A transmon qubit prepares the mode in Fock states of up to seven phonons by optimal control, and resolves its phonon-number distribution after interaction with a weak resonant signal. Bayesian analysis yields a Fisher information five times the vacuum value, a 7.0 dB gain in signal-amplitude sensitivity over any classical probe state, irrespective of its energy, currently limited by state preparation infidelities. We then train a neural network on the measured sensor response to perform Bayesian estimation without any analytical model of the system, showing the same sensitivity gain with half the systematic bias. Our results establish acoustic resonators prepared in non-Gaussian states as quantum-enhanced probes for high-frequency gravitational waves, dark matter and wave-function collapse.
- Abstract（参考訳）: 機械振動子は力、加速度、重力に直接結合し、新しい物理学やマクロスケールの量子力学の魅力的なプローブとなる。
未知相の信号に対する標準的な量子限界を超える感度を推し進めるためには、非ガウス量子状態が必要である。
ここでは、位相非感応性量子増幅センサとして高オーバトンバルク音響共振器のマイクログラム音響モードを動作させる。
トランスモンキュービットは、最適制御により最大7フォノンのフォック状態のモードを作成し、弱い共鳴信号と相互作用した後、フォノン数分布を解消する。
ベイズ解析はフィッシャー情報に真空値の5倍の7.0dBの利得を与える。
次に、計測されたセンサ応答に基づいてニューラルネットワークをトレーニングし、システムの分析モデルなしでベイズ推定を行い、系統的バイアスの半分で同じ感度の利得を示す。
その結果,非ガウス状態において高周波数重力波,ダークマター,波動関数崩壊の量子化プローブとして合成された音響共振器が確立された。
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