論文の概要: Imaging arbitrary incoherent source distributions with near
quantum-limited resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13332v2
- Date: Fri, 25 Feb 2022 18:55:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-25 16:01:13.329863
- Title: Imaging arbitrary incoherent source distributions with near
quantum-limited resolution
- Title(参考訳): 近接量子制限分解能を持つ任意非干渉音源分布のイメージング
- Authors: Erik F. Matlin and Lucas J. Zipp
- Abstract要約: 任意の分布を持つ非コヒーレント音源の近接量子制限遠距離画像分解能を得るためのアプローチを実証する。
本手法は, 音源分布の事前の知識を前提とせず, 空間モードデマルチプレクシングによる撮像への適応的アプローチを用いる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We demonstrate an approach to obtaining near quantum-limited far-field
imaging resolution of incoherent sources with arbitrary distributions. Our
method assumes no prior knowledge of the source distribution, but rather uses
an adaptive approach to imaging via spatial mode demultiplexing that
iteratively updates both the form of the spatial imaging modes and the estimate
of the source distribution. The optimal imaging modes are determined by
minimizing the estimated Cram\'er-Rao bound over the manifold of all possible
sets of orthogonal imaging modes. We have observed through Monte Carlo
simulations that the manifold-optimized spatial mode demultiplexing measurement
consistently outperforms standard imaging techniques in the accuracy of source
reconstructions and comes within a factor of 2 of the absolute quantum limit as
set by the quantum Cram\'er-Rao bound. The adaptive framework presented here
allows for a consistent approach to achieving near quantum-limited imaging
resolution of arbitrarily distributed sources through spatial mode imaging
techniques.
- Abstract(参考訳): 任意の分布を持つ非コヒーレント源の近接量子制限遠視野イメージング分解能を得る方法を示す。
本手法では, 音源分布の事前知識を仮定せず, 空間像化モードの形状と音源分布の推定の両方を反復的に更新する空間モードデ多重化による画像化への適応的アプローチを用いる。
最適撮像モードは、すべての直交撮像モードの可能な集合の多様体上の推定されたクラム・ラーオ境界を最小化することによって決定される。
モンテカルロシミュレーションにより,多様体最適化空間モードデマルチプレックス計測は,ソース再構成の精度において,標準イメージング手法を一貫して上回っており,量子クレーア・ラオ境界によって設定される絶対量子限界の2倍の範囲内にあることを確認した。
ここで提示される適応的なフレームワークは、空間モードイメージング技術により、任意の分散ソースの量子制限画像解決に近づいた一貫したアプローチを可能にする。
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