論文の概要: Optimized detector tomography for photon-number resolving detectors with hundreds of pixels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12622v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 01:27:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 15:43:23.243632
• Title: Optimized detector tomography for photon-number resolving detectors with hundreds of pixels
• Title（参考訳）: 数百画素の光子数分解検出器のための最適検出器トモグラフィ
• Authors: Dong-Sheng Liu, Jia-Qi Wang, Chang-Ling Zou, Xi-Feng Ren, Guang-Can Guo
• Abstract要約: 本稿では,最適化を必要とする変数数を削減できる改良型検出器トモグラフィーモデルを提案する。 我々は期待最大エントロピーアルゴリズムを用いて光コヒーレントおよび熱状態の光子数分布を再構成する。 以上の結果から,検出器トモグラフィは最大340ピクセルの検出器に対して1TB RAMのスーパーコンピュータ上で実現可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.047507557398601
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Photon-number resolving detectors with hundreds of pixels are now readily available, while the characterization of these detectors using detector tomography is computationally intensive. Here, we present a modified detector tomography model that reduces the number of variables that need optimization. To evaluate the effectiveness and accuracy of our model, we reconstruct the photon number distribution of optical coherent and thermal states using the expectation-maximization-entropy algorithm. Our results indicate that the fidelity of the reconstructed states remains above 99%, and the second and third-order correlations agree well with the theoretical values for a mean number of photons up to 100. We also investigate the computational resources required for detector tomography and find out that our approach reduces the solving time by around a half compared to the standard detector tomography approach, and the required memory resources are the main obstacle for detector tomography of a large number of pixels. Our results suggest that detector tomography is viable on a supercomputer with 1~TB RAM for detectors with up to 340 pixels.
• Abstract（参考訳）: 数百ピクセルの光子数分解検出器が利用可能になった一方、検出器トモグラフィを用いたこれらの検出器のキャラクタリゼーションは計算量が多い。 本稿では,最適化を必要とする変数数を削減できる改良型検出器トモグラフィモデルを提案する。 本モデルの有効性と精度を評価するため,期待最大エントロピーアルゴリズムを用いて光コヒーレントおよび熱状態の光子数分布を再構成する。 その結果, 復元状態の忠実度は99%以上であり, 第2次および第3次相関は, 平均光子の数の理論値とよく一致していることがわかった。 また,検出器トモグラフィーに必要な計算資源について検討し,標準検出器トモグラフィー手法と比較して,提案手法が解法時間を約半分短縮し,必要なメモリ資源が多数の画素の検出器トモグラフィーの主要な障害となることを明らかにする。 以上の結果から,検出器トモグラフィは最大340ピクセルの検出器に対して1〜TB RAMのスーパーコンピュータ上で実現可能であることが示唆された。

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