用于暗物质搜寻的纠缠传感器网络
量子物理
2022-09-08 v2 高能物理 - 唯象学
摘要
假想的轴子粒子（质量未知）是暗物质（DM）的主要候选者。许多实验利用微波腔搜寻轴子，轴子可能在腔中转换为腔光子，导致腔输出功率出现微弱超出。近期工作 [Nature 590, 238 (2021)] 已证明向腔内注入压缩真空可大幅加速轴子搜寻。在此，我们更进一步，提供了一个理论框架，以在由多个传感器腔组成的网络环境中利用量子压缩的优势。通过形成局域传感器网络，各腔之间的信号可相干地合并以增强轴子搜寻。此外，跨腔注入多体纠缠——由分束压缩真空产生——可实现全局噪声抑制。我们探讨了这种局域纠缠传感器网络的性能优势，它同时享有轴子信号间的相干性与传感器间的纠缠。我们的分析适用于旨在以最优方式利用传感器网络与量子资源的下一代 DM-轴子搜寻。最后，我们评估了使用更奇异的量子态 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 态的可能性。尽管在理想情况下相对于单模压缩态扫描时间有常数因子改进，但当考虑实际测量方案时，采用 GKP 态的优势消失。
引用
@article{arxiv.2203.05375,
title = {Entangled sensor-networks for dark-matter searches},
author = {Anthony J. Brady and Christina Gao and Roni Harnik and Zhen Liu and Zheshen Zhang and Quntao Zhuang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.05375},
year = {2022}
}
备注
17+16 pages, 14 figures