論文の概要: Mitigating Source and Detection Noises in Auto-correlative Weak-Value Amplification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12732v4
- Date: Mon, 22 Sep 2025 06:55:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-24 16:16:25.44804
- Title: Mitigating Source and Detection Noises in Auto-correlative Weak-Value Amplification
- Title(参考訳): 自己相関弱値増幅における音源と検出ノイズの緩和
- Authors: Xiang-Yun Hu, Jing-Hui Huang, Fei-Fan He, Guang-Jun Wang, Adetunmise C. Dada,
- Abstract要約: 自動相関弱値増幅(AWVA)は,レーザパワー変動と検出ノイズの両方を抑制することを示す。
AWVAは、高出力レーザーノイズが支配される状態と光子スターベッド状態の両方の精度を向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0914519816028356
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Weak-value amplification (WVA) is a post-selection-based technique that amplifies weak physical signals by preparing nearly orthogonal pre- and post-selected quantum states. It is intrinsically limited by various kinds of technical noise, which distorts amplified weak values, especially when discarding photons in post-selection. While prior work established the efficacy of auto-correlative weak-value amplification (AWVA) under Gaussian noise, practical implementations face challenges from band-limited laser-source noise and detection noise. Here, we demonstrate that the AWVA protocol robustly suppresses both laser-power fluctuations and detection noise. Numerical experiments in Simulink further reveal AWVA dual advantage. Under high-power conditions, the noise-reduction superiority of AWVA over WVA becomes increasingly pronounced as input laser power increases. In detection-limited regimes, AWVA achieves an order-of-magnitude lower uncertainty, closely approaching the Cramer-Rao bound. This work demonstrates that AWVA improves precision in both high-power laser-noise-dominated and photon-starved regimes, thereby bridging these operating extremes and advancing precision in applications from gravitational-wave detection to hybrid quantum systems.
- Abstract(参考訳): WVA (Weak-value Amplification) は、選択後の量子状態のほぼ直交前と後とで、弱い物理信号を増幅する手法である。
様々な技術的ノイズによって本質的に制限されており、特に選択後の光子を破棄する場合に弱い値を増幅する。
先行研究はガウス雑音下での自己相関弱値増幅(AWVA)の有効性を確立したが、実践的な実装は帯域制限レーザー音源ノイズと検出ノイズによる課題に直面した。
ここでは,AWVAプロトコルがレーザパワー変動と検出ノイズの両方を頑健に抑制することを示す。
Simulink における数値実験により、さらに AWVA の二重優位性が明らかになる。
高出力条件下では、入力レーザパワーが増大するにつれて、WVA上のAWVAのノイズ低減優位性がますます顕著になる。
検出制限状態においては、AWVAはマグニチュードの低い不確実性を達成し、クレーマー・ラオ境界に近づいた。
この研究は、AWVAが高出力のレーザーノイズ支配型と光子スターベッド型の両方で精度を向上し、これらの動作極端をブリッジし、重力波検出からハイブリッド量子システムへの応用の精度を向上することを示した。
関連論文リスト
- Noise Conditional Variational Score Distillation [60.38982038894823]
騒音条件変化スコア蒸留(NCVSD)は, 予混合拡散モデルから生成消音剤を蒸留する新しい方法である。
この知見を変分スコア蒸留フレームワークに組み込むことで、生成的デノイザのスケーラブルな学習を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-11T06:01:39Z) - Impact of internal noise on convolutional neural networks [0.0]
単純化された畳み込みネットワークにおける雑音の影響について検討する。
非相関ノイズの伝搬は接続行列の統計的性質に依存する。
ネットワークの出力信号における雑音レベルの解析は,数値シミュレーションの結果と強い相関関係を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-10T11:49:37Z) - Robustness Enhancement in Neural Networks with Alpha-Stable Training
Noise [0.0]
本研究では,非ガウス音,特にアルファ安定雑音に対する強い強靭性の可能性について検討する。
ガウス雑音とアルファ安定雑音で訓練したモデルの試験精度を比較することで,ガウス雑音よりもアルファ安定雑音で訓練した方が有効であることがわかった。
トレーニングデータに通常付加されるガウス雑音をアルファ安定雑音で置き換える新しいデータ拡張法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T10:00:47Z) - Stabilizing and improving qubit coherence by engineering noise spectrum
of two-level systems [52.77024349608834]
超伝導回路は量子コンピューティングの主要なプラットフォームである。
アモルファス酸化物層内の電荷変動器は、低周波1/f$の電荷ノイズと高周波誘電損失の両方に寄与する。
本稿では,TLS雑音スペクトル密度の工学的手法により,有害な影響を軽減することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T18:37:38Z) - SAR Despeckling using a Denoising Diffusion Probabilistic Model [52.25981472415249]
スペックルの存在は画像品質を劣化させ、SAR画像理解アプリケーションの性能に悪影響を及ぼす。
本稿では,SAR脱種のための拡散確率モデルであるSAR-DDPMを紹介する。
提案手法は, 最先端の切り離し法と比較して, 定量化と定性化の両面で有意な改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-09T14:00:26Z) - High-Order Qubit Dephasing at Sweet Spots by Non-Gaussian Fluctuators:
Symmetry Breaking and Floquet Protection [55.41644538483948]
非ガウスゆらぎによるqubit dephasingについて検討した。
非ガウス雑音に特有の対称性破壊効果を予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-06T18:02:38Z) - C2N: Practical Generative Noise Modeling for Real-World Denoising [53.96391787869974]
両例を使わずに複雑な実世界の騒音を模倣するクリーン・ツー・ノイズ画像生成フレームワーク,すなわちC2Nを導入する。
我々は,C2Nの騒音発生器を実世界の騒音特性の成分に応じて構築し,広い範囲の騒音を正確に表現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-19T05:53:46Z) - Learning Noise via Dynamical Decoupling of Entangled Qubits [49.38020717064383]
絡み合った量子系のノイズは、複数の自由度を含む多体効果のために特徴付けるのが困難である。
2キュービットゲートで発生する雑音を特徴付けるマルチキュービットダイナミックデカップリングシーケンスを開発し,適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T20:22:38Z) - Fingerprints of Qubit Noise in Transient Cavity Transmission [0.0]
フォトニックキャビティ内における制御パラメータの変動を考慮した汎用的な2レベルシステムについて検討する。
ノイズスペクトル密度の基本的な特徴は、キャビティを透過する過渡透過に印字されることが判明した。
周波数帯域における任意の雑音に対するスペクトル密度を、キュービットキャビティデチューニングの範囲のみに限定して抽出する方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-21T12:37:27Z) - FINO: Flow-based Joint Image and Noise Model [23.9749061109964]
フローベースジョイントイメージとノイズモデル(FINO)
本研究では,フローベース・ジョイント・イメージ・アンド・ノイズモデル(FINO)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-11T02:51:54Z) - Shape Matters: Understanding the Implicit Bias of the Noise Covariance [76.54300276636982]
勾配降下のノイズはパラメータ化モデルに対するトレーニングにおいて重要な暗黙の正則化効果をもたらす。
ミニバッチやラベルの摂動によって引き起こされるパラメータ依存ノイズはガウスノイズよりもはるかに効果的であることを示す。
分析の結果,パラメータ依存ノイズは局所最小値に偏りを生じさせるが,球状ガウス雑音は生じないことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T18:31:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。