論文の概要: Making Every Photon Count: A Quantum Polyspectra Approach to the
Dynamics of Blinking Quantum Emitters at Low Photon Rates Without Binning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10464v1
- Date: Mon, 16 Oct 2023 14:43:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 13:34:22.455465
- Title: Making Every Photon Count: A Quantum Polyspectra Approach to the
Dynamics of Blinking Quantum Emitters at Low Photon Rates Without Binning
- Title（参考訳）: あらゆる光子数を作る:結合のない低光子レートでの点滅量子エミッタのダイナミクスへの量子多スペクトルアプローチ
- Authors: M. Sifft, A. Kurzmann, J. Kerski, R. Schott, A. Ludwig, A. D. Wieck,
A. Lorke, M. Geller, D. H\"agele
- Abstract要約: 本稿では,最小光子フラックスと通常の光子イベントの結合を不要とする評価手法を提案する。
このアプローチにより、標準実験の1000倍の光度で半導体量子ドットのオン・オフ・スイッチング速度を決定することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The blinking statistics of quantum emitters and their corresponding Markov
models play an important role in high resolution microscopy of biological
samples as well as in nano-optoelectronics and many other fields of science and
engineering. Current methods for analyzing the blinking statistics like the
full counting statistics or the Viterbi algorithm break down for low photon
rates. We present an evaluation scheme that eliminates the need for both a
minimum photon flux and the usual binning of photon events which limits the
measurement bandwidth. Our approach is based on higher order spectra of the
measurement record which we model within the recently introduced method of
quantum polyspectra from the theory of continuous quantum measurements. By
virtue of this approach we can determine on- and off-switching rates of a
semiconductor quantum dot at light levels 1000 times lower than in a standard
experiment and 20 times lower than achieved with a scheme from full counting
statistics. Thus a very powerful high-bandwidth approach to the parameter
learning task of single photon hidden Markov models has been established with
applications in many fields of science.
- Abstract（参考訳）: 量子エミッターとその対応するマルコフモデルの点滅統計は、生体試料の高分解能顕微鏡やナノオプトエレクトロニクス、その他多くの科学・工学の分野で重要な役割を果たしている。
フルカウント統計やビタビアルゴリズムのような点滅統計を分析する現在の方法は、低い光子率で分解する。
本稿では、最小光子フラックスと測定帯域を制限する光子イベントの通常の結合の両方を必要としない評価手法を提案する。
提案手法は, 連続量子計測理論から最近導入された量子多スペクトル法でモデル化した測定記録の高次スペクトルに基づいている。
この手法を用いることで、半導体量子ドットのオン・オフ切替速度を、標準実験の1000倍、全計数統計のスキームで達成した20倍の光レベルで決定することができる。
このように、単一の光子隠れマルコフモデルのパラメータ学習タスクに対する非常に強力な高帯域幅アプローチが、科学の多くの分野に応用されている。
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