Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient compressive and Bayesian characterization of biphoton frequency spectra

論文の概要: Efficient compressive and Bayesian characterization of biphoton frequency spectra

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04391v1
Date: Mon, 9 Mar 2020 20:12:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-30 03:06:31.752160
Title: Efficient compressive and Bayesian characterization of biphoton frequency spectra
Title（参考訳）: バイフォトン周波数スペクトルの効率的な圧縮・ベイズ特性
Authors: Emma M. Simmerman, Hsuan-Hao Lu, Andrew M. Weiner, Joseph M. Lukens
Abstract要約: 交叉光子対のスペクトル相関を復元するための圧縮センシングとベイズ平均推定を導入する。測定時間を26倍に短縮し,関節スペクトルを再構成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Frequency-bin qudits constitute a promising tool for quantum information processing, but their high dimensionality can make for tedious characterization measurements. Here we introduce and compare compressive sensing and Bayesian mean estimation for recovering the spectral correlations of entangled photon pairs. Using a conventional compressive sensing algorithm, we reconstruct joint spectra with up to a 26-fold reduction in measurement time compared to the equivalent raster scan. Applying a custom Bayesian model to the same data, we then additionally realize reliable and consistent quantification of uncertainty. These efficient methods of biphoton characterization should advance our ability to use the high degree of parallelism and complexity afforded by frequency-bin encoding.
Abstract（参考訳）: 周波数ビンキューディットは量子情報処理の有望なツールであるが、その高次元性は退屈な特徴測定に役立てることができる。ここでは、絡み合った光子対のスペクトル相関を復元するための圧縮センシングとベイズ平均推定を導入する。従来の圧縮センシングアルゴリズムを用いて, 等価ラスタースキャンと比較して, 測定時間を最大26倍短縮するジョイントスペクトルを再構成した。同じデータにカスタムベイズモデルを適用することで、さらに信頼性と一貫性のある不確実性の定量化を実現する。このような2光子特性の効率的な手法は、周波数ビン符号化によって得られる高次並列性や複雑性を利用する能力を向上させる必要がある。

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