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Enregistrement W2888807544 · doi:10.1103/physreva.98.020102

Ramsey interferometry in correlated quantum noise environments

2018· article· en· W2888807544 sur OpenAlexfundno aff
F. Beaudoin, Leigh Norris, Lorenza Viola

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCold Atom Physics and Bose-Einstein Condensates
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésQuantum entanglementNoise (video)Statistical physicsPhysicsInterferometryObservableQuantumQuantum metrologyScalingAmplitudeGaussian noiseGaussianQuantum noiseUncorrelatedQuantum mechanicsQuantum discordComputer scienceStatisticsAlgorithmMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We quantify the impact of spatiotemporally correlated Gaussian quantum noise on frequency estimation by Ramsey interferometry. While correlations in a classical noise environment can be exploited to reduce uncertainty relative to the uncorrelated case, we show that quantum noise environments with frequency asymmetric spectra generally introduce additional sources of uncertainty due to uncontrolled entanglement of the sensing system mediated by the bath. For the representative case of collective noise from bosonic sources, and experimentally relevant collective spin observables, we find that the uncertainty can increase exponentially with the number of probes. As a concrete application, we show that correlated quantum noise due to a lattice vibrational mode can preclude superclassical precision scaling in current amplitude sensing experiments with trapped ions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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