論文の概要: Application range of crosstalk-affected spatial demultiplexing for
resolving separations between unbalanced sources
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09157v2
- Date: Sat, 30 Sep 2023 09:32:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-03 21:01:05.230327
- Title: Application range of crosstalk-affected spatial demultiplexing for
resolving separations between unbalanced sources
- Title（参考訳）: 非平衡音源分離におけるクロストーク影響空間除算の適用範囲
- Authors: Tomasz Linowski, Konrad Schlichtholz, Giacomo Sorelli, Manuel Gessner,
Mattia Walschaers, Nicolas Treps, {\L}ukasz Rudnicki
- Abstract要約: 2つのバランスの取れた音源の理想的な場合、SPADEは測定クロストークの存在下でも直接撮像より解像度が良いことを示す。
クロストーク強度の現実的な値に対して、SPADEは、数桁のソース分離において、依然として優れた方法である。
- 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: Superresolution is one of the key issues at the crossroads of contemporary
quantum optics and metrology. Recently, it was shown that for an idealized case
of two balanced sources, spatial mode demultiplexing (SPADE) achieves
resolution better than direct imaging even in the presence of measurement
crosstalk [Phys. Rev. Lett. 125, 100501 (2020)]. In this work, we consider
arbitrarily unbalanced sources and provide a systematic analysis of the impact
of crosstalk on the resolution obtained from SPADE. As we dissect, in this
generalized scenario, SPADE's effectiveness depends non-trivially on the
strength of crosstalk, relative brightness and the separation between the
sources. In particular, for any source imbalance, SPADE performs worse than
ideal direct imaging in the asymptotic limit of vanishing source separations.
Nonetheless, for realistic values of crosstalk strength, SPADE is still the
superior method for several orders of magnitude of source separations.
- Abstract（参考訳）: 超解像は、現代の量子光学とメトロジーの交差における重要な問題の1つである。
近年,2つの平衡源の理想的な場合において,空間モードデマルチプレクシング(SPADE)は,計測クロストークの存在下においても,直接撮像よりも分解能が高いことが示されている[125,100501(2020)]。
本研究では,不均衡な音源を任意に考慮し,spadeから得られた解像度に対するクロストークの影響を体系的に分析する。
この一般化されたシナリオでは、SPADEの有効性はクロストークの強さ、相対的な明るさ、ソース間の分離に依存しない。
特に、任意のソース不均衡に対して、SPADEは、ソース分離を消滅させる漸近的限界において、理想的なダイレクトイメージングよりも悪い。
それでも、クロストークの強さの現実的な値に対して、spadeはソース分離の桁数よりも優れた方法である。
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