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Enregistrement W4405047696 · doi:10.1088/2058-9565/ad9ac7

Robust quantum metrology with random Majorana constellations

2024· article· en· W4405047696 sur OpenAlexafffund
Aaron Z. Goldberg, Ángel S. Sanz, A. B. Klimov, J. Řeháček, Z. Hradil, Markus Hiekkamäki, Matias Eriksson, Robert Fickler, Gerd Leuchs, L. L. Sánchez-Soto

Notice bibliographique

RevueQuantum Science and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesEmil Aaltosen SäätiöMinisterio de Ciencia e InnovaciónMagnus Ehrnroothin SäätiöQuantERAAcademy of FinlandNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésMAJORANAQuantum metrologyPhysicsQuantumQuantum mechanicsQuantum stateConstellationDephasingRobustness (evolution)Quantum information scienceTheoretical physicsStatistical physicsClassical mechanicsOpen quantum systemQuantum technologyFermion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Even the most classical states are still governed by quantum theory. A number of physical systems can be described by their Majorana constellations of points on the surface of a sphere, where concentrated constellations and highly symmetric distributions correspond to the least and most quantum states, respectively. If these points are chosen randomly, how quantum will the resultant state be, on average? We explore this simple conceptual question in detail, investigating the quantum properties of the resulting random states. We find these states to be far from the norm, even in the large-number-of-particles limit, where classical intuition often replaces quantum properties, making random Majorana constellations peculiar and intriguing. Moreover, we study their usefulness in the context of rotation sensing and find numerical evidence of their robustness against dephasing and particle loss. We realize these states experimentally using light’s orbital angular momentum degree of freedom and implement arbitrary unitaries with a multiplane light conversion setup to demonstrate the rotation sensing. Our findings open up new possibilities for quantum-enhanced metrology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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