利用高阶 Fisher 信息增强量子计量及实验验证

Fisher 信息在统计学和量子计量中扮演核心角色，为著名的 Cramér-Rao 界提供了基础。在这项工作中，我们引入了一种基于高阶 Fisher 信息的新信息度量，并证明其自然导出了参数估计的广义不确定关系，可视为 Cramér-Rao 界的推广。作为一个应用，我们分析了单量子比特量子相位估计的情形，并将我们的理论界限与已知的既有层次界限进行比较。最后，我们利用光子平台对提出的框架进行了实验验证。