論文の概要: Optimal probes for estimating the dephasing of a quantum spin system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.32724v1
- Date: Fri, 23 Oct 2026 14:45:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-27 01:38:06.548769
- Title: Optimal probes for estimating the dephasing of a quantum spin system
- Title（参考訳）: 量子スピン系のデフォーカス推定のための最適プローブ
- Abstract要約: 有限次元量子スピン系におけるデファスティングの最適推定について検討する。
スピン猫状態は、小さな嫌悪に最適であることが知られている。
パルス制御された非マルコフ力学は、複数のスピンレベルに分散した振幅を持つ状態を好むことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05097809301149341
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate the optimal estimation of dephasing in finite-dimensional quantum spin systems. We first discuss some properties of the optimal probe states and present an efficient numerical algorithm to compute the optimal precision in dephasing estimation and identify the optimal probe states. For the dephasing channel arising from Gaussian phase diffusion, a spin cat state is known to be optimal for small dephasing. We analytically determine the range of dephasing strengths over which the cat state remains globally optimal for spins $J=1$ and $J=3/2$, and derive upper bounds on its optimality region for larger spins. We then compare numerically several probe states proposed in the literature, showing in particular that the simple class of probes obtained from uniform superpositions of all levels performs near-optimally for stronger dephasing. Finally, we apply our framework to a central-spin model coupled to a nuclear-spin bath, whose dynamics we simulate using the cluster-correlation expansion. Our results show that, while the cat state is optimal for weak Gaussian dephasing, pulse-controlled non-Markovian dynamics can favor states with amplitudes distributed over multiple spin levels, and in some cases the uniform state outperforms the other fixed probes considered. This shows how the choice of probe state depends both on the dephasing strength and on the dynamics.
- Abstract（参考訳）: 有限次元量子スピン系におけるデファスティングの最適推定について検討する。
まず、最適プローブ状態のいくつかの特性について議論し、デフォーカス推定における最適精度を計算し、最適プローブ状態を特定するための効率的な数値アルゴリズムを提案する。
ガウス相拡散から生じる脱落チャネルでは、スピン猫状態は小さな脱落に最適であることが知られている。
猫の状態が大きめのスピンに対して地球規模で最適であるようなデファーシング強度の範囲を解析的に決定し、大きなスピンに対してその最適領域上の上限を導出する。
次に、本論文で提案されたいくつかのプローブ状態を比較し、特に、全てのレベルの一様重ね合わせから得られる単純なプローブのクラスが、より強いデファス化に対してほぼ最適であることを示す。
最後に、我々のフレームワークを、クラスター相関展開を用いてシミュレーションした核スピン浴に結合した中心スピンモデルに適用する。
以上の結果から, ネコ状態は弱いガウス的劣化に対して最適であるが, パルス制御された非マルコフ力学は, 複数のスピンレベルに分散する振幅を持つ状態を好むことが示され, 場合によっては, 均一状態が他の固定プローブよりも優れていることが示唆された。
このことは、プローブ状態の選択がデフォーカス強度とダイナミクスの両方に依存することを示している。
関連論文リスト
- Stochastic Optimization Under Power-Law Spectra: Tight Bounds and Shuffling Analysis [54.1075866464923]
近年の研究では、データに対するパワーロースペクトル条件は、決定論的勾配勾配の厳密な収束境界を可能にすることが確認されている。
この結果を高次元機械学習の体制に拡張する。
我々の結果は、抽象スペクトル理論と実践的な訓練選択のギャップを埋め、データの最適化速度の統一的な画像を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-28T21:01:43Z) - From Atoms to Entropy: Optimal Noise Allocation for Diffusion Training in the Convex Regime [52.459513910242485]
拡散訓練における最適な雑音レベルアロケーションを研究するための一般統計フレームワークを開発する。
最適化されたトレーニングスケジュールは、有限個のノイズレベルに集中した原子最小値を持つことを示す。
次に,大規模実験におけるエントロピック・スケジュールの評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-10T20:59:06Z) - Random layers for quantum optimal control with exponential expressivity [0.0]
我々は,各層に1つの最適化パラメータを持つランダムな定数振幅パルスからパラメタライズドパルス列を構築する。
パルスを層にグループ化することで、最適化パラメータの総数を減らすことができる。
我々は、異なる量子系における一元合成、基底状態準備、状態伝達の問題にそれらを適用することにより、2つの手法を数値的に検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-09T21:29:33Z) - Preparing spin-squeezed states in Rydberg atom arrays via quantum optimal control [0.0]
本稿では,Rydberg原子配列におけるスピン列状態を生成する量子最適制御プロトコルを提案する。
時間依存パルス列を構築し, 初期生成物を高い絡み合ったスピンスクイーズ状態に向けて操る。
この研究は、高スピンスクイーズ状態を作成するための量子最適制御法の可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-10T15:59:13Z) - Role of phase of optimal probe in noncommutativity vs coherence in quantum multiparameter estimation [0.0]
任意の量子ハミルトニアンを符号化した2つの位相の同時推定について検討する。
また、符号化されたハミルトニアンをSU(2)生成子として選択する単一量子プローブについても検討する。
量子ビットと量子ビットの両方のシナリオにおいて、最適プローブは、最大かつ最小の固有値に対応する固有状態のコヒーレントな重ね合わせである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-07T09:42:56Z) - Finding the optimal probe state for multiparameter quantum metrology
using conic programming [61.98670278625053]
本稿では,対応する精度境界に対する最適プローブ状態を決定するための円錐型プログラミングフレームワークを提案する。
また、この理論を量子プローブ状態を用いた標準場センシング問題の解析にも応用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T12:47:29Z) - Optimal Scaling for Locally Balanced Proposals in Discrete Spaces [65.14092237705476]
離散空間におけるMetropolis-Hastings (M-H) アルゴリズムの効率は、対象分布に依存しない受容率によって特徴づけられることを示す。
最適受容率の知識は、連続空間におけるステップサイズ制御と直接的に類似して、離散空間における提案分布の近傍サイズを自動的に調整することを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-16T22:09:53Z) - Quantum metrology of noisy spreading channels [0.0]
ノイズのあるチャネルのクラスに対して最適な測定戦略を提供する。
小さい変位では, 真空プローブ場が同じ平均エネルギーの戦略の中で最適であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-19T15:05:26Z) - Quantum probes for the characterization of nonlinear media [50.591267188664666]
本研究では, 非線形結合 $tildelambda$ および非線形性次数 $zeta$ の個人および共同推定をいかに改善するかを検討する。
量子プローブは非線形媒体のキャラクタリゼーションの精度を高めるための資源であり、現在の技術による潜在的な応用を予見する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-16T15:40:36Z) - Distributed quantum phase sensing for arbitrary positive and negative
weights [2.5496329090462626]
正および負の符号を持つ重みの任意の分布に対する変位がゼロのガウス状態を用いた最適分散量子位相検出法を提案する。
最適スキームの推定精度を導出し、線形ビームスプリッタネットワークに注入された圧縮状態を用いて達成可能であることを示す。
また, 非ガウスプローブ状態を用いた場合と比較して, 2モードの場合に着目し, より深い知見を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-09T15:38:59Z) - Sequential Subspace Search for Functional Bayesian Optimization
Incorporating Experimenter Intuition [63.011641517977644]
本アルゴリズムは,実験者のガウス過程から引き出された一組の引き数で区切られた関数空間の有限次元ランダム部分空間列を生成する。
標準ベイズ最適化は各部分空間に適用され、次の部分空間の出発点(オリジン)として用いられる最良の解である。
シミュレーションおよび実世界の実験,すなわちブラインド関数マッチング,アルミニウム合金の最適析出強化関数の探索,深層ネットワークの学習速度スケジュール最適化において,本アルゴリズムを検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-08T06:54:11Z)
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。