論文の概要: Photon discerner: Adaptive quantum optical sensing near the shot noise
limit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15141v1
- Date: Thu, 27 Jul 2023 18:35:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-31 14:30:14.878269
- Title: Photon discerner: Adaptive quantum optical sensing near the shot noise
limit
- Title（参考訳）: 光子検出器:ショットノイズ限界付近の適応型量子光学センサー
- Authors: F. Bao and L. Bauer and A. E. Rubio Lopez and Z. Jacob
- Abstract要約: 我々は,光子統計的推定のために,光子識別と呼ばれる新しい検出手法を提案する。
我々の光子認識器は、最適決定境界の分離に有効な調整可能なしきい値が証明されたニューラルネットワークの分野によって動機付けられている。
我々の研究は、情報理論駆動、コンパクト、および学習に基づく量子光学センシングのための新しい種類の検出器を提案する。
- 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: Photon statistics of an optical field can be used for quantum optical sensing
in low light level scenarios free of bulky optical components. However,
photon-number-resolving detection to unravel the photon statistics is
challenging. Here, we propose a novel detection approach, that we call `photon
discerning', which uses adaptive photon thresholding for photon statistical
estimation without recording exact photon numbers. Our photon discerner is
motivated by the field of neural networks where tunable thresholds have proven
efficient for isolating optimal decision boundaries in machine learning tasks.
The photon discerner maximizes Fisher information per photon by iteratively
choosing the optimal threshold in real-time to approach the shot noise limit.
Our proposed scheme of adaptive photon thresholding leads to unique
remote-sensing applications of quantum DoLP (degree of linear polarization)
camera and quantum LiDAR. We investigate optimal thresholds and show that the
optimal photon threshold can be counter-intuitive (not equal to 1) even for
weak signals (mean photon number much less than 1), due to the photon bunching
effect. We also put forth a superconducting nanowire realization of the photon
discerner which can be experimentally implemented in the near-term. We show
that the adaptivity of our photon discerner enables it to beat realistic
photon-number-resolving detectors with limited photon-number resolution. Our
work suggests a new class of detectors for information-theory driven, compact,
and learning-based quantum optical sensing.
- Abstract（参考訳）: 光場の光子統計は、かさばる光学成分のない低光レベルのシナリオにおける量子光学センシングに使用できる。
しかし、光子統計を解き放つ光子数分解検出は困難である。
そこで本研究では,正確な光子数を記録することなく,光子統計量推定に適応光子しきい値を用いる「光子識別」と呼ばれる新しい検出手法を提案する。
our photon discernerはニューラルネットワークの分野に動機付けられており、機械学習タスクにおいて最適な決定バウンダリを分離する上で、チューニング可能なしきい値が効率的であることが証明されています。
光子識別器は、ショットノイズ限界に近づくために、リアルタイムに最適な閾値を反復的に選択することにより、光子当たりのフィッシャー情報を最大化する。
提案手法は, 量子DoLP(直線偏光度)カメラと量子LiDARの独自のリモートセンシングへの応用をもたらす。
最適しきい値について検討し、光子束縛効果により、弱い信号(光子数)であっても、最適光子しきい値が逆直観的(1と等しくない)であることを示した。
また、近い将来に実験的に実装できる光子ディスクラーナーの超伝導ナノワイヤの実現も行った。
我々は,光子ディスクラナーの適応性により,光子数分解検出器を限られた光子数解像度で打ち負かすことができることを示した。
我々の研究は、情報理論駆動、コンパクト、および学習に基づく量子光学センシングのための新しい種類の検出器を提案する。
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