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Enregistrement W3210159903 · doi:10.1103/physrevlett.128.220504

Negative Quasiprobabilities Enhance Phase Estimation in Quantum-Optics Experiment

2022· article· en· W3210159903 sur OpenAlexafffund
Noah Lupu-Gladstein, Y. Batuhan Yilmaz, David R. M. Arvidsson-Shukur, Aharon Brodutch, Arthur O. T. Pang, Aephraim M. Steinberg, Nicole Yunger Halpern

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSmithsonian Astrophysical ObservatoryStiftelsen Lars Hiertas MinneFoundational Questions InstituteCanadian Institute for Advanced ResearchSilicon Valley Community FoundationHarvard UniversityGirton College, University of CambridgeNational Science Foundation
Mots-clésQuantum metrologyPhysicsPhotonOperator (biology)Measure (data warehouse)MetrologyQuantumBirefringenceDetectorNoise (video)InterferometryPhase (matter)Quantum noiseQuantum imagingOpticsStatistical physicsQuantum error correctionQuantum mechanicsQuantum informationComputer scienceQuantum networkData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Operator noncommutation, a hallmark of quantum theory, limits measurement precision, according to uncertainty principles. Wielded correctly, though, noncommutation can boost precision. A recent foundational result relates a metrological advantage with negative quasiprobabilities-quantum extensions of probabilities-engendered by noncommuting operators. We crystallize the relationship in an equation that we prove theoretically and observe experimentally. Our proof-of-principle optical experiment features a filtering technique that we term partially postselected amplification (PPA). Using PPA, we measure a wave plate's birefringent phase. PPA amplifies, by over two orders of magnitude, the information obtained about the phase per detected photon. In principle, PPA can boost the information obtained from the average filtered photon by an arbitrarily large factor. The filter's amplification of systematic errors, we find, bounds the theoretically unlimited advantage in practice. PPA can facilitate any phase measurement and mitigates challenges that scale with trial number, such as proportional noise and detector saturation. By quantifying PPA's metrological advantage with quasiprobabilities, we reveal deep connections between quantum foundations and precision measurement.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations76
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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