Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multivariate Discrimination in Quantum Target Detection

論文の概要: Multivariate Discrimination in Quantum Target Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00612v2
Date: Thu, 30 Jul 2020 09:16:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-21 14:51:07.977656
Title: Multivariate Discrimination in Quantum Target Detection
Title（参考訳）: 量子ターゲット検出における多変量判別
Authors: Peter Svihra and Yingwen Zhang and Paul Hockett and Steven Ferrante and Benjamin Sussman and Duncan England and Andrei Nomerotski
Abstract要約: この手法は、自発パラメトリックダウンコンバージョン源からの光子対の時間差と合計エネルギーの2つの独立変数を最適判別剤に結合する。実験データとモンテカルロモデルを用いて, 従来の手法と比較して, 明瞭な改良を施した判別性能について検討した。
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: We describe a simple multivariate technique of likelihood ratios for improved discrimination of signal and background in multi-dimensional quantum target detection. The technique combines two independent variables, time difference and summed energy, of a photon pair from the spontaneous parametric down-conversion source into an optimal discriminant. The discriminant performance was studied in experimental data and in Monte-Carlo modelling with clear improvement shown compared to previous techniques. As novel detectors become available, we expect this type of multivariate analysis to become increasingly important in multi-dimensional quantum optics.
Abstract（参考訳）: 本稿では,多次元量子ターゲット検出における信号と背景の識別性を改善するための簡易多変量法について述べる。この手法は、自発的パラメトリックダウン変換源からの光子対の時間差と和エネルギーの2つの独立変数を最適な判別値に結合する。判別性能は, 実験データおよびモンテカルロモデルにおいて, 従来の手法と比較して明らかに改善した。新しい検出器が利用可能になると、この種の多変量解析は多次元量子光学においてますます重要になると予想する。

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