パラメトリック増幅による損失耐性のある多相推定

この論文は、現実世界での応用における大きな課題である、連続変数（CV）量子パラメータ推定における損失と検出の非効率性の問題を扱っています。著者は、多相推定のロバスト性を向上させるために、エンタングル状態のパラメトリック増幅を使用する方法を提案し、実証しています。これは、より実用的で信頼性の高い量子計測への道を提供するので重要です。

• •損失と検出の非効率性に対する量子パラメータ推定のロバスト性を向上させる方法を提案。
• •エンタングル状態のパラメトリック増幅を利用。
• •2モードEPRおよび4モードクラスター状態を用いた多相推定を実証。
• •より実用的な量子計測への道を提供する。