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Artículo

Maximizing information obtainable by quantum sensors through the Quantum Zeno Effect

Ronchi, Bruno; Zwick, Analía ElizabethIcon ; Alvarez, Gonzalo AgustinIcon
Fecha de publicación: 03/2024
Editorial: Cornell University
Revista: arXiv.org
ISSN: 2331-8422
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Física Atómica, Molecular y Química

Resumen

Efficient quantum sensing technologies rely on precise control of quantum sensors, particularly two-level systems or qubits, to optimize estimation processes. We here exploit the Quantum Zeno Effect (QZE) as a tool for maximizing information obtainable by quantum sensors, with a specific focus on the level avoided crossing (LAC) phenomenon in qubit systems. While the estimation of the LAC energy splitting has been extensively studied, we emphasize the crucial role that the QZE can play in estimating the coupling strength. We introduce the concept of information amplification by the QZE for a LAC system under off-resonant conditions. The proposed approach has implications for AC magnetic field sensing and the caracterization of complex systems, including many-spin systems requiring the estimation of spin-spin couplings. Overall, our findings contribute to the advancement of quantum sensing by leveraging the QZE for improved control and information extraction.
Palabras clave: tecnologias cuanticas , sensores cuanticos , ciencias de la informacion cuantica
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/259860
URL: https://arxiv.org/abs/2403.11339
Colecciones
Articulos (UE-INN - NODO BARILOCHE)
Articulos de UNIDAD EJECUTORA INSTITUTO DE NANOCIENCIA Y NANOTECNOLOGIA - NODO BARILOCHE
Citación
Ronchi, Bruno; Zwick, Analía Elizabeth; Alvarez, Gonzalo Agustin; Maximizing information obtainable by quantum sensors through the Quantum Zeno Effect; Cornell University; arXiv.org; 3-2024; 1-14
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