論文の概要: General simulation method for spontaneous parametric down- and
parametric up-conversion experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07243v2
- Date: Wed, 19 Oct 2022 12:40:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-04 14:21:12.551906
- Title: General simulation method for spontaneous parametric down- and
parametric up-conversion experiments
- Title(参考訳): 自発的パラメトリックダウンおよびパラメトリックアップコンバージョン実験の一般シミュレーション法
- Authors: Felix Riexinger, Mirco Kutas, Bj\"orn Haase, Patricia Bickert, Daniel
Molter, Michael Bortz, and Georg von Freymann
- Abstract要約: 自然パラメトリックダウンコンバージョン(SPDC)は、量子センシングとイメージングにおいて重要な技術である。
本研究では,SPDC実験のスペクトルおよび空間分解絶対数を再生成し,第一原理からのモデリングに基づく一般的なシミュレーション手法を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spontaneous parametric down-conversion (SPDC) sources are an important
technology for quantum sensing and imaging. We demonstrate a general simulation
method, based on modeling from first principles, reproducing the spectrally and
spatially resolved absolute counts of a SPDC experiment. By simulating
additional processes and effects we accomplish good agreement with the
experimental results. This method is broadly applicable and allows for the
separation of contributing processes, virtual characterization of SPDC sources,
and enables the simulation of many quantum based applications.
- Abstract(参考訳): 自然パラメトリックダウンコンバージョン(SPDC)は、量子センシングとイメージングにおいて重要な技術である。
本研究では,SPDC実験のスペクトルおよび空間分解絶対数を再生成し,第一原理からのモデリングに基づく一般的なシミュレーション手法を示す。
追加のプロセスと効果をシミュレートすることで、実験結果とよく一致します。
この方法は広く適用可能であり、寄与プロセスの分離、spdcソースの仮想キャラクタリゼーションを可能にし、多くの量子ベースのアプリケーションのシミュレーションを可能にする。
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