消除联合估计连续压缩参数中的松弛现象

当对同一场模式施加两个相同相位的连续压缩操作时，由于输出态仅取决于它们的和，无法可靠地估计每个参数的�幅。在这种情况下，量子统计模型变得松弛，量子费米信息矩阵变为奇异。然而，若在两个压缩操作之间对量子态施加适当的扰动操作，即可实现对两个参数的估计。本文详细分析了相位偏移扰动转换的作用，该转换被优化以减少松弛并最大化整体估计精度。我们还将联合估计的优化精度下限与分步估计方法的精度进行比较，发现尽管残余参数不兼容性引入了量子噪声，联合估计仍保持优势。最后，我们分析了通用动态检测可实现的精度，发现其在某些参数 regime 下可接近最优精度。