論文の概要: Moment-based superresolution: Formalism and applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12396v2
• Date: Wed, 21 Jul 2021 11:00:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 11:50:49.768361
• Title: Moment-based superresolution: Formalism and applications
• Title（参考訳）: モーメントに基づく超解像:形式と応用
• Authors: Giacomo Sorelli, Manuel Gessner, Mattia Walschaers, and Nicolas Treps
• Abstract要約: 2つの熱源間の分離を推定するための単純な超解像プロトコルを導入する。 本研究では, 任意の熱源に最適な観測装置を構築できることを示す。 また,可溶性分離の最小光子数による最適観測値,測定感度,スケーリングに対するノイズの影響についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sensitivity limits are usually determined using the Cram\'er-Rao bound. Recently this approach has been used to obtain the ultimate resolution limit for the estimation of the separation between two incoherent point sources. However, methods that saturate these resolution limits, usually require the full measurement statistics, which can be challenging to access. In this work, we introduce a simple superresolution protocol to estimate the separation between two thermal sources which relies only on the average value of a single accessible observable. We show how optimal observables for this technique may be constructed for arbitrary thermal sources, and we study their sensitivities when one has access to spatially resolved intensity measurements (direct imaging) and photon counting after spatial mode demultiplexing. For demultiplexing, our method is optimal, i.e. it saturates the quantum Cram\'er-Rao bound. We also investigate the impact of noise on the optimal observables, their measurement sensitivity and on the scaling with the number of detected photons of the smallest resolvable separation. For low signals in the image plane, we demonstrate that our method saturates the Cram\'er-Rao bound even in the presence of noise.
• Abstract（参考訳）: 感度限界は通常、Cram\'er-Rao 境界を用いて決定される。 近年,この手法を用いて2つの不整点源間の分離を推定するための最終的な分解限界が得られた。 しかしながら、これらの解像度制限を飽和させる手法は、通常、完全な測定統計を必要とする。 本研究では,観測可能な1つの平均値のみに依存する2つの熱源間の分離を推定する,単純な超解像プロトコルを提案する。 本手法が任意の熱源に最適であることを示すとともに,空間的に分解された強度測定(ダイレクトイメージング)や光子計数にアクセスできる場合の感度について検討した。 デマルチプレキシング(demultiplexing)では、我々の手法は最適であり、すなわち量子クラム=ラオ境界を飽和させる。 また,可溶性分離の最小光子数による最適観測値,測定感度,スケーリングに対するノイズの影響についても検討した。 画像平面内の低信号に対して,ノイズが存在する場合でもクレーア・ラオ境界を飽和させることを実証する。

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