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Enregistrement W4403640699 · doi:10.1103/physrevlett.133.170801

Limits of Noisy Quantum Metrology with Restricted Quantum Controls

2024· article· en· W4403640699 sur OpenAlexafffund
Sisi Zhou

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInstitute for Quantum Information and Matter, California Institute of TechnologyMinistry of Colleges and UniversitiesInnovation, Science and Economic Development CanadaInstitut Périmètre de physique théoriqueDepartament d'Innovació, Universitats i Empresa, Generalitat de CatalunyaGovernment of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésQuantum metrologyMetrologyQuantumPhysicsQuantum sensorQuantum limitQuantum mechanicsStatistical physicsQuantum technologyOpen quantum system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Heisenberg limit [(HL), with estimation error scales as 1/n] and the standard quantum limit (SQL, ∝1/sqrt[n]) are two fundamental limits in estimating an unknown parameter in n copies of quantum channels and are achievable with full quantum controls, e.g., quantum error correction (QEC). It is unknown though, whether these limits are still achievable in restricted quantum devices when QEC is unavailable, e.g., with only unitary controls or bounded system sizes. In this Letter, we discover various new limits for estimating qubit channels under restrictive controls. The HL is shown to be unachievable in various cases, indicating the necessity of QEC in achieving the HL. Furthermore, a necessary and sufficient condition to achieve the SQL is determined, where a single-qubit unitary control protocol is identified to achieve the SQL for certain types of noisy channels, and for other cases a constant floor on the estimation error is proven. A practical example of the unitary protocol is provided.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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