論文の概要: Smart Quantum Technologies using Photons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07081v3
- Date: Sun, 2 May 2021 03:10:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-08 08:59:02.679485
- Title: Smart Quantum Technologies using Photons
- Title（参考訳）: 光子を用いたスマート量子技術
- Authors: Narayan Bhusal
- Abstract要約: 第1章では光子技術の歴史について述べる。
第2章では、量子光学と機械学習の基本概念についてレビューする。
第4章では、コヒーレント光源から熱光を識別する効率を向上させるために、人工知能を組み込む取り組みについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The technologies utilizing quantum states of light have been in the spotlight
for the last two decades. In this regard, quantum metrology, quantum imaging,
quantum-optical communication are some of the important applications that
exploit fascinating quantum properties like quantum superposition, quantum
correlations, and nonclassical photon statistics. However, the state-of-art
technologies operating at the single-photon level are not robust enough to
truly realize a reliable quantum-photonic technology.
In Chapter 1, I present a historical account of photon-based technologies.
Furthermore, I discuss recent encouraging developments in the field of
quantum-photonic technologies, and major challenges for the implementation of
reliable quantum technologies, setting up a stage for unveiling our smart
methodologies to cope with them. Similarly, in Chapter 2, I review the
fundamental concepts of quantum optics and machine learning. In Chapter 3, I
present a theoretical work on a nonlinear quantum metrology scheme, showing a
sub-shot-noise limited phase estimation using the displaced-squeezed light and
on/off detection. Furthermore, I discuss a camera-based squeezed-light
detection that can be a smart and time-efficient alternative to
balanced-homodyne detection. In Chapter 4, I discuss our efforts to incorporate
artificial intelligence in a quest to improve the efficiency of discriminating
thermal light from coherent light sources. In Chapter 5, I present a
communication protocol in presence of random phase distortions. We utilize
convolutional neural networks to perform the spatial mode correction of single
photons, resulting in a near-unity fidelity of correction. Finally, I wrap up
my dissertation in Chapter 6 by summarizing the historical context, challenges
facing state-of-art techniques, and the importance of our efforts to introduce
artificial intelligence in quantum technologies.
- Abstract（参考訳）: 光の量子状態を利用する技術は、過去20年間注目されてきた。
この点において、量子メトロロジー、量子イメージング、量子光学通信は、量子重ね合わせ、量子相関、非古典的光子統計といった興味深い量子特性を利用する重要な応用である。
しかし、単一光子レベルで動作している最先端技術は、信頼できる量子フォトニクス技術を実現するのに十分ではない。
第1章では、光子技術の歴史について述べる。
さらに,近年の量子フォトニクス技術の発展と,信頼性の高い量子技術の実現に向けた大きな課題について論じ,それに対応するためのスマートな方法論を公開するためのステージを構築する。
同様に、第2章では量子光学と機械学習の基本的な概念を概説する。
第3章では、転位した光とオン/オフ検出を用いたサブショットノイズ制限位相推定を示す非線形量子メトロジースキームに関する理論的研究について述べる。
さらに,バランスのとれたホモダイン検出に代わる,スマートで時間効率のよいカメラベースの絞り光検出について論じる。
第4章では、コヒーレント光源から熱光を識別する効率を向上させるために、人工知能を組み込む取り組みについて論じる。
第5章ではランダム位相歪みが存在する通信プロトコルについて述べる。
畳み込みニューラルネットワークを用いて、単一光子の空間モード補正を行い、ほぼ統一された補正精度を得る。
最後に、歴史的文脈、最先端技術に直面する課題、そして量子技術に人工知能を導入することの重要性を要約して、第6章の論文をまとめます。
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