論文の概要: Detecting changes to sub-diffraction objects with quantum-optimal speed and accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07262v2
• Date: Wed, 16 Aug 2023 14:24:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 10:21:50.924732
• Title: Detecting changes to sub-diffraction objects with quantum-optimal speed and accuracy
• Title（参考訳）: 量子最適速度と精度によるサブ回折物体の変化検出
• Authors: Michael R Grace, Saikat Guha, Zachary Dutton
• Abstract要約: サブディフレクション・インコヒーレント・イメージングにおいて、固定された誤報率に対して最良平均遅延を評価する。 我々は、入射光強度の直接焦点面検出が、準最適検出レイテンシを実現することを発見した。 我々は,モンテカルロシミュレーションを用いて,変化検出手法の検証を行い,従来の受信機と量子最適受信機とのギャップの増大を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8409980020848168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting if and when objects change is difficult in passive sub-diffraction imaging of dynamic scenes. We consider the best possible tradeoff between responsivity and accuracy for detecting a change from one arbitrary object model to another in the context of sub-diffraction incoherent imaging. We analytically evaluate the best possible average latency, for a fixed false alarm rate, optimizing over all physically allowed measurements of the optical field collected by a finite 2D aperture. We find that direct focal-plane detection of the incident optical intensity achieves sub-optimal detection latencies compared to the best possible average latency, but that a three-mode spatial-mode demultiplexing measurement in concert with on-line statistical processing using the well-known CUSUM algorithm achieves this quantum limit for sub-diffraction objects. We verify these results via Monte Carlo simulation of the change detection procedure and quantify a growing gap between the conventional and quantum-optimal receivers as the objects are more and more diffraction-limited.
• Abstract（参考訳）: 動的シーンのパッシブサブディフュージョンイメージングでは、オブジェクトが変化しても検出することが難しい。 サブ回折非コヒーレントイメージングの文脈において、ある任意の物体モデルから別の物体への変化を検出するための応答性と精度の最良のトレードオフを考える。 有限2次元アパーチャによって収集された光学場の物理的に許容されるすべての測定を最適化し、固定された偽アラームレートに対して最適な平均レイテンシを解析的に評価する。 入射光強度の直接焦点平面検出は、最良な平均レイテンシと比較すると、サブ最適検出遅延を達成するが、よく知られたcusumアルゴリズムを用いたオンライン統計処理と連動して、3モード空間モード多重化測定により、このサブディフュージョンオブジェクトの量子限界が達成される。 変化検出手順のモンテカルロシミュレーションによりこれらの結果を検証し, 物体の回折限界が増大するにつれて, 従来と量子光学受信機とのギャップを定量化する。

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