論文の概要: Quantum noise spectroscopy as an incoherent imaging problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06104v3
• Date: Thu, 19 Jan 2023 15:15:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-26 21:54:47.003057
• Title: Quantum noise spectroscopy as an incoherent imaging problem
• Title（参考訳）: 非コヒーレントイメージング問題としての量子ノイズ分光
• Authors: Mankei Tsang
• Abstract要約: 私のグループによる不整合イメージングモデルと、私たちによるノイズスペクトロスコピーモデルとの数学的対応を指摘します。 どちらもランダム変位モデルとみなすことができ、ランダム変位の確率測度は未知のパラメータに依存する。
• 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: I point out the mathematical correspondence between an incoherent imaging model proposed by my group in the study of quantum-inspired superresolution [Tsang, Nair, and Lu, Physical Review X 6, 031033 (2016)] and a noise spectroscopy model also proposed by us [Tsang and Nair, Physical Review A 86, 042115 (2012); Ng et al., Physical Review A 93, 042121 (2016)]. Both can be regarded as random displacement models, where the probability measure for the random displacement depends on unknown parameters. The spatial-mode demultiplexing (SPADE) method proposed for imaging is analogous to the spectral photon counting method proposed in Ng et al. (2016) for optical phase noise spectroscopy -- Both methods are discrete-variable measurements that are superior to direct displacement measurements (direct imaging or homodyne detection) and can achieve the respective quantum limits. Inspired by SPADE, I propose a modification of spectral photon counting when the input field is squeezed -- simply unsqueeze the output field before spectral photon counting. I show that this method is quantum-optimal and far superior to homodyne detection for both parameter estimation and detection, thus solving the open problems in Tsang and Nair (2012) and Ng et al. (2016).
• Abstract（参考訳）: 量子インスパイアされた超解像(Tsang, Nair, and Lu, Physical Review X 6, 031033 (2016))の研究において、私のグループによって提案された不整合イメージングモデルと、私たちによって提案されたノイズスペクトルモデル(Tsang and Nair, Physical Review A 86, 042115 (2012), Ng et al., Physical Review A 93, 042121 (2016))の数学的対応を指摘する。 どちらもランダム変位モデルと見なすことができ、ランダム変位の確率測度は未知のパラメータに依存する。 光位相ノイズ分光法(2016年)で提案されたスペクトル光子計数法と類似する空間モードデマルチプレクシング法(SPADE)は、直接変位測定(ダイレクトイメージングまたはホモダイン検出)に優れた離散可変測定法であり、それぞれの量子限界を達成することができる。 SPADEにインスパイアされ、入力フィールドが圧縮されたときのスペクトル光子カウントの修正を提案し、スペクトル光子カウントの前に出力フィールドをアンキューする。 本手法は量子最適であり,パラメータ推定と検出の両方においてホモダイン検出に優れており,Tsang and Nair (2012) と Ng et al. (2016) の開問題を解くことができる。

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