量子科技中心_量科网

该研究探讨了用于测量量子比特酉旋转双参数的贝叶斯逐步估计方法(Se)。虽然渐进分析预测，在量子费希尔信息矩阵接近奇异(“松散”模型)的情况下，逐步估计比联合估计(JE)具有精度优势，但研究人员证明这种优势在资源有限的实用贝叶斯框架下会被削弱。该团队通过偏振量子比特实验实现了逐步估计方案，其不确定度接近经典范树界。然而，将总误差与联合估计的终极量子范树界进行比较时发现，对先验分布求均值会消除渐进逐步估计优势。尽管如此，逐步策略仍具有显著实用价值——它能通过简单固定测量有效运作，而达到联合估计界限通常需要复杂的参数相关操作。