論文の概要: Neural Network Enhanced Single-Photon Fock State Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02812v1
- Date: Sun, 5 May 2024 04:58:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 18:10:30.103901
- Title: Neural Network Enhanced Single-Photon Fock State Tomography
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた単一光子フォック状態トモグラフィ
- Authors: Hsien-Yi Hsieh, Yi-Ru Chen, Jingyu Ning, Hsun-Chung Wu, Hua Li Chen, Zi-Hao Shi, Po-Han Wang, Ole Steuernagel, Chien-Ming Wu, Ray-Kuang Lee,
- Abstract要約: ターゲットパラメータの直接推定による単一光子量子状態トモグラフィーの実験的実装について報告する。
我々のニューラルネットワーク拡張量子状態トモグラフィーは、平衡ホモダイン検出器から可能な全ての光子数状態の光子数分布を特徴付ける。
このような高速で頑健で正確な量子状態トモグラフィーは、単一光子フォック状態やその他の非ガウス的量子状態を持つアプリケーションにとって重要な診断ツールボックスを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.434126816101052
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Even though heralded single-photon sources have been generated routinely through the spontaneous parametric down conversion, vacuum and multiple photon states are unavoidably involved. With machine-learning, we report the experimental implementation of single-photon quantum state tomography by directly estimating target parameters. Compared to the Hanbury Brown and Twiss (HBT) measurements only with clicked events recorded, our neural network enhanced quantum state tomography characterizes the photon number distribution for all possible photon number states from the balanced homodyne detectors. By using the histogram-based architecture, a direct parameter estimation on the negativity in Wigner's quasi-probability phase space is demonstrated. Such a fast, robust, and precise quantum state tomography provides us a crucial diagnostic toolbox for the applications with single-photon Fock states and other non-Gaussisan quantum states.
- Abstract（参考訳）: 自発的なパラメトリックダウン変換によって、1光子源が日常的に生成されるが、真空状態と複数の光子状態は避けられない。
機械学習では、ターゲットパラメータを直接推定することで、単一光子量子状態トモグラフィーの実験的実装を報告する。
HBT(Hanbury Brown and Twiss)測定とクリックしたイベントのみと比較して、我々のニューラルネットワークは、平衡ホモダインの検出器から可能な全ての光子数状態に対する光子数分布を特徴付けている。
ヒストグラムに基づくアーキテクチャを用いて、ウィグナーの準確率位相空間における負性を直接パラメータ推定する。
このような高速で頑健で正確な量子状態トモグラフィーは、単一光子フォック状態やその他の非ガウス的量子状態を持つアプリケーションにとって重要な診断ツールボックスを提供する。
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