論文の概要: Practical tests for sub-Rayleigh source discriminations with imperfect
demultiplexers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02654v1
- Date: Sun, 5 Mar 2023 12:06:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 18:34:35.279326
- Title: Practical tests for sub-Rayleigh source discriminations with imperfect
demultiplexers
- Title(参考訳): 非完全除算器を用いたサブレイリー音源識別の実用化試験
- Authors: Konrad Schlichtholz, Tomasz Linowski, Mattia Walschaers, Nicolas
Treps, {\L}ukasz Rudnicki and Giacomo Sorelli
- Abstract要約: この単純な統計的テストは、どんなに小さくて不完全なデマルチプレクサであっても、事実上役に立たないものとなる。
本稿では,信頼性実験を設計するための簡単な半分離独立テストを提案する。
- 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: Quantum-optimal discrimination between one and two closely separated light
sources can be achieved by ideal spatial-mode demultiplexing, simply monitoring
whether a photon is detected in a single antisymmetric mode. However, we show
that for any, no matter how small, imperfections of the demultiplexer, this
simple statistical test becomes practically useless, i.e. as good as flipping a
coin. While we identify a class of separation-independent tests with vanishing
error probabilities in the limit of large numbers of detected photons, they are
generally unreliable beyond that very limit. As a practical alternative, we
propose a simple semi-separation-independent test, which provides a method for
designing reliable experiments, through arbitrary control over the maximal
probability of error.
- Abstract(参考訳): 1つと2つの密接に分離された光源間の量子最適識別は、光子が単一の反対称モードで検出されるかどうかを単純に監視して、理想的な空間モードの多重化によって達成できる。
しかし、どんなに小さくてもデマルチプレクサの不完全であっても、この単純な統計テストは事実上役に立たない。
我々は、多数の検出された光子の限界で誤差確率が消滅する分離非依存テストのクラスを同定するが、それらは一般的にその限界を超える信頼できない。
そこで本研究では,誤差の最大確率を任意に制御することで,信頼性の高い実験を設計できる簡易な半分離非依存テストを提案する。
関連論文リスト
- Performance advantage of discriminating one-versus-two incoherent sources based on quantum hypothesis testing [5.626518050662406]
対称なシナリオと非対称なシナリオにおける1対2の点状非コヒーレントなソースの識別について研究した。
単発・多発テスト後に決定を下す誤差確率の量子的下界を計算した。
我々の結果は、顕微鏡や天文学のような現実世界の量子イメージングに寄与するかもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-25T02:26:50Z) - Genuine multipartite entanglement detection with imperfect measurements: concept and experiment [3.3691648171019364]
そこで本研究では, 測定結果が不完全である場合に, 真のマルチパーティイト絡みの検出について検討する。
テーブルトップ4部フォトニック実験において、我々はまず、少量のアライメント誤差が、標準的な絡み合いの目撃者から引き出された結論を損なうことを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T13:19:56Z) - Bootstrapped Edge Count Tests for Nonparametric Two-Sample Inference
Under Heterogeneity [5.8010446129208155]
両試料間の差異を正確に検出する新しい非パラメトリック試験法を開発した。
オンラインゲームにおけるユーザ行動検出のための総合シミュレーション研究と応用により,提案試験の非漸近性能が向上したことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-26T22:25:44Z) - Optical quantum super-resolution imaging and hypothesis testing [1.2595315177149635]
量子状態の識別と量子イメージング技術に基づく超解像イメージングの2つの課題を実験的に実証した。
弱い二次源の存在を検知する誤りの確率を著しく低減できることを示す。
5.3mmのコレクションベースラインを使用することで、15$mu$m離れた1.0mの距離に1.7%の精度で配置される2つのソースの角分離を解消する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-18T19:53:58Z) - Experimentally determining the incompatibility of two qubit measurements [55.41644538483948]
2つの量子ビット測定の不整合性を評価するための実験的な手順を記述し、実現した。
この事実を光学的に証明し、量子ビット状態が光子の偏光度に符号化される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-15T19:01:44Z) - Multipartite spatial entanglement generated by concurrent nonlinear
processes [91.3755431537592]
連続変数の多部絡み合いは量子技術の鍵となる資源である。
この研究は、3つの異なるパラメトリックソースによって同じ光の分離された空間モードで生成される多重粒子の絡み合いについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-09T17:15:13Z) - Symmetry allows for distinguishability in totally destructive
many-particle interference [52.77024349608834]
我々は,レーザーによる導波路構造における4光子干渉実験において,J_x$ユニタリの多体出力イベントの抑制を対称性がどのように制御するかを検討した。
完全に破壊的な干渉は、すべての粒子間での相互の不明瞭さを必要とせず、対称的に対を成す粒子間でのみであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-19T16:37:19Z) - Single-shot number-resolved detection of microwave photons with error
mitigation [2.053047357590719]
我々は、共振器量子ビット回路QEDプラットフォームに最大15個のマイクロ波光子の単発高忠実光子数分解検出器を実装した。
この検出器は、光子数の二進分解のビットを構成する一連の一般化パリティ作用素を測定することで機能する。
誤差が独立して十分に小さい場合、M$-modeシステムに効率よく拡張可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-09T21:37:19Z) - Good Classifiers are Abundant in the Interpolating Regime [64.72044662855612]
補間分類器間のテストエラーの完全な分布を正確に計算する手法を開発した。
テストエラーは、最悪の補間モデルのテストエラーから大きく逸脱する、小さな典型的な$varepsilon*$に集中する傾向にある。
以上の結果から,統計的学習理論における通常の解析手法は,実際に観測された優れた一般化性能を捉えるのに十分な粒度にはならない可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T21:12:31Z) - Log-Likelihood Ratio Minimizing Flows: Towards Robust and Quantifiable
Neural Distribution Alignment [52.02794488304448]
そこで本研究では,対数様比統計量と正規化フローに基づく新しい分布アライメント手法を提案する。
入力領域の局所構造を保存する領域アライメントにおいて,結果の最小化を実験的に検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-26T22:10:04Z) - Distributed, partially collapsed MCMC for Bayesian Nonparametrics [68.5279360794418]
ディリクレ法やベータ・ベルヌーリ法のようなモデルでよく用いられる完全無作為測度は独立な部分測度に分解可能であるという事実を利用する。
この分解を用いて、潜在測度を、インスタンス化された成分のみを含む有限測度と、他のすべての成分を含む無限測度に分割する。
得られたハイブリッドアルゴリズムは、収束保証を犠牲にすることなくスケーラブルな推論を可能にすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-15T23:10:13Z)
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。