論文の概要: Superresolution at the quantum limit beyond two point sources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14788v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 17:42:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 07:19:26.085202
• Title: Superresolution at the quantum limit beyond two point sources
• Title（参考訳）: 2点源を超える量子限界での超解像
• Authors: Hari Krovi
• Abstract要約: コンステレーションにおける一般対称性を用いて、パラメータの推定において量子クレーマー・ラオ境界を達成する量子測度を構築する。 この手法を用いて、2つ以上の点源を持つ対称点源星座のパラメータを同時に推定する方法を示す。
• 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: Superresolution refers to the estimation of parameters of an image with an accuracy beyond standard classical techniques such as direct detection. In seminal work by Lu et al., a measurement to estimate the separation distance of two point sources (with a known centroid) was shown to achieve the quantum Cramer-Rao bound. This work made implicit use of reflection symmetry of the sources. Here we present a framework that uses more general symmetry in a constellation to construct a quantum measurement that achieves the quantum Cramer-Rao bound in estimation of parameters. We show how this technique can be used to estimate parameters simultaneously in symmetric point-source constellations with more than two point sources. In order to use symmetry explicitly, we make use discrete point spread functions in momentum space that maintain this symmetry. This framework allows us to use techniques from quantum computing such as Fourier transforms and linear optical circuits to implement the optimal measurement. To our knowledge, this is first work that shows for more than two point sources achievable quantum limits of estimation and modal transformations.
• Abstract（参考訳）: スーパーレゾリューション(Super resolution)とは、直接検出などの標準的な技術を超える精度で画像のパラメータを推定することを指す。 Luらによるセミナルな研究では、2つの点源(既知のセントロイドを持つ)の分離距離を推定し、量子クレーマー・ラオ境界を達成することが示されている。 この研究はソースの反射対称性を暗黙的に利用した。 本稿では,より一般の対称性を用いて,パラメータ推定における量子クレーダ・ラオ結合を実現する量子計測を構築する枠組みを提案する。 本稿では,この手法を用いて,2点以上の点源を持つ対称点源列において,同時にパラメータを推定する方法を示す。 対称性を明示的に使用するために、この対称性を維持する運動量空間における離散点拡散関数を利用する。 このフレームワークにより、フーリエ変換や線形光回路などの量子コンピューティングの手法を用いて最適測定を行うことができる。 私たちの知る限りでは、これは推定と様相変換の2つ以上の点源が達成可能な量子限界を示す最初の仕事である。

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