Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine learning based joint polarization and phase compensation for CV-QKD

論文の概要: Machine learning based joint polarization and phase compensation for CV-QKD

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06246v1
Date: Fri, 11 Nov 2022 14:39:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-19 18:29:01.321568
Title: Machine learning based joint polarization and phase compensation for CV-QKD
Title（参考訳）: cv-qkdの共振分極と位相補償に基づく機械学習
Authors: Hou-Man Chin, Adnan E. Hajomer, Nitin Jain, Ulrik L. Andersen and Tobias Gehring
Abstract要約: 変調CV-QKDシステムにおける分極と位相の連成推定のための機械学習手法について検討した。我々は5.5dB減衰を施した繊維の偏光と位相を18時間にわたって測定した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886537
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We investigated a machine learning method for joint estimation of polarization and phase for use in a Gaussian modulated CV-QKD system, over an 18 hour period measured on a installed fiber with 5.5 dB attenuation.
Abstract（参考訳）: ガウス変調CV-QKDシステムにおいて,5.5dB減衰の設置繊維上で18時間以上測定された分極と位相の同時推定法について検討した。

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