論文の概要: Optimized higher-order photon state classification by machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16203v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 20:57:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 15:27:26.447235
- Title: Optimized higher-order photon state classification by machine learning
- Title（参考訳）: 機械学習による高次光子状態の最適分類
- Authors: Guangpeng Xu, Jeffrey Carvalho, Chiran Wijesundara, Tim Thomay,
- Abstract要約: 我々は,2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく機械学習モデルを用いて,最大で94%の精度で,多光子フォック状態の迅速な分類を行う。
このモデルは、特にスパース相関データで効率的な性能を示し、800の共検出イベントが90%の精度を達成する。
- 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 classification of higher-order photon emission becomes important with more methods being developed for deterministic multiphoton generation. The widely-used second-order correlation g(2) is not sufficient to determine the quantum purity of higher photon Fock states. Traditional characterization methods require a large amount of photon detection events which leads to increased measurement and computation time. Here, we demonstrate a Machine Learning model based on a 2D Convolutional Neural Network (CNN) for rapid classification of multiphoton Fock states up to |3> with an overall accuracy of 94%. By fitting the g(3) correlation with simulated photon detection events, the model exhibits efficient performance particularly with sparse correlation data, with 800 co-detection events to achieve an accuracy of 90%. Using the proposed experimental setup, this CNN classifier opens up the possibility for quasi real-time classification of higher photon states, which holds broad applications in quantum technologies.
- Abstract（参考訳）: 高次光子放出の分類は、決定論的多光子生成のためにさらに多くの方法が開発され、重要となる。
広く使われている2階相関g(2)は、より高い光子フォック状態の量子純度を決定するのに十分ではない。
従来のキャラクタリゼーション手法では、測定時間と計算時間を増大させる大量の光子検出イベントが必要となる。
本稿では,2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく機械学習モデルを用いて,最大で94%の精度でマルチフォトンフォック状態の迅速な分類を行う。
シミュレーションされた光子検出イベントとg(3)相関を合わせることで、このモデルは特にスパース相関データで効率よく、800の共検出イベントで90%の精度を達成することができる。
提案した実験装置を用いて、このCNN分類器は、量子技術に広く応用されている高光子状態の準リアルタイム分類の可能性を開く。
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