論文の概要: Entanglement-Enhanced Neyman-Pearson Target Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07544v1
- Date: Thu, 10 Oct 2024 02:33:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 16:26:23.059372
- Title: Entanglement-Enhanced Neyman-Pearson Target Detection
- Title(参考訳): 絡み合いを増強したNeyman-Pearsonターゲット検出
- Authors: William Ward, Abdulkarim Hariri, Zheshen Zhang,
- Abstract要約: 量子照明は、絡み込み破壊環境で動作しているにもかかわらず、絡み合いを許容するターゲット検出の強化を提供する。
既存のQI実験では、検出前に標的が存在または欠落する確率が等しく高いと仮定してベイズ的アプローチを用いている。
我々は、QIのメリットの図形として、等しくターゲット不在または存在を目標とするエラー確率の代わりに、Neyman-alarm基準を採用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum illumination (QI) provides entanglement-enabled target-detection enhancement, despite operating in an entanglement-breaking environment. Existing experimental studies of QI have utilized a Bayesian approach, assuming that the target is equally likely to be present or absent before detection, to demonstrate an advantage over classical target detection. However, such a premise breaks down in practical operational scenarios in which the prior probability is unknown, thereby hindering QI's applicability to real-world target-detection scenarios. In this work, we adopt the Neyman-Pearson criterion in lieu of the error probability for equally likely target absence or presence as our figure of merit for QI. We demonstrate an unconditional quantum advantage over the optimal classical-illumination protocol as benchmarked by the receiver operating characteristic, which examines detection probability versus false-alarm probability without resorting to known prior probabilities. Our work represents a critical advancement in adapting quantum-enhanced sensing to practical operational settings.
- Abstract(参考訳): 量子照明(QI)は、絡み込み破壊環境で動作しているにもかかわらず、絡み合いを許容する目標検出の強化を提供する。
既存のQI実験では、古典的目標検出に対する優位性を示すために、検出前に標的が存在または欠落する可能性が等しくあると仮定して、ベイズ的アプローチを用いている。
しかし、そのような前提は、事前の確率が不明な実際の運用シナリオにおいて破られ、QIが現実世界の目標検出シナリオに適用可能であることを妨げている。
本研究では,QIの有益性の指標として,ほぼ同程度の目標不在や存在を目標とする誤り確率の代わりに,ネイマン・ピアソン基準を採用する。
本稿では,既知の確率に頼らずに検出確率と偽アラーム確率を比較検討する受信機動作特性によってベンチマークされた,最適古典照度プロトコルに対する非条件量子優位性を実証する。
我々の研究は、量子化センシングを実用的な運用環境に適応させる上で、重要な進歩を示している。
関連論文リスト
- Quantum Illumination Advantage for Classification Among an Arbitrary Library of Targets [1.0599607477285324]
量子照明 (QI) は、理想的な記憶に保持された参照ビームと量子状態が絡み合っている送信機プローブを用いてシーンを照会するタスクである。
本研究では,低透過輝度,高損失,高熱背景の限界において,アプリオリの反射目標を識別する誤り確率のチャーノフ指数が4倍に向上することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-24T06:20:23Z) - Score Matching-based Pseudolikelihood Estimation of Neural Marked
Spatio-Temporal Point Process with Uncertainty Quantification [59.81904428056924]
我々は、不確実な定量化を伴うmarkPsを学習するためのスコアMAtching推定器であるSMASHを紹介する。
具体的には,スコアマッチングによるマークPsの擬似的類似度を推定することにより,正規化自由度を推定する。
提案手法の優れた性能は、事象予測と不確実性定量化の両方において広範な実験によって実証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T02:37:51Z) - Object detection and rangefinding with quantum states using simple
detection [0.0]
本稿では,単純な検出器を用いた同時マルチショットデータ解析のための理論的枠組みを提案する。
ノイズの多い熱環境下でターゲット判別を行う場合、古典照明よりも量子の利点を定量化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-20T11:34:52Z) - Demonstration of Entanglement-Enhanced Covert Sensing [3.516093069612194]
エンタングルメントエンハンスドカバーセンシングの理論と実験について述べる。
エンタングルメントは、プローブされた物体によって付与された位相を推定する際の性能向上をもたらすことを示す。
我々の研究は、前例のないセキュリティとパフォーマンスレベルで量子情報処理の機会を産み出すと期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T16:20:34Z) - Bayesian autoencoders with uncertainty quantification: Towards
trustworthy anomaly detection [78.24964622317634]
本研究では, ベイズオートエンコーダ (BAEs) の定式化により, 全体の異常不確かさを定量化する。
不確実性の質を評価するために,不確実性の予測を拒否するオプションを追加して,異常を分類する作業を検討する。
本実験は,BAEと総異常不確かさが,ベンチマークデータセットと製造用実データセットのセットに与える影響を実証するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T12:20:04Z) - Noiseless linear amplification in quantum target detection using
Gaussian states [0.0]
量子目標検出は、純粋に古典的な方法では不可能なターゲット検出の性能を達成するために量子技術を活用することを目的としている。
本稿では、量子照度に基づく量子目標検出プロトコルの検出段階におけるノイズレス線形増幅器の利用について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T14:50:42Z) - Learning Uncertainty For Safety-Oriented Semantic Segmentation In
Autonomous Driving [77.39239190539871]
自律運転における安全クリティカル画像セグメンテーションを実現するために、不確実性推定をどのように活用できるかを示す。
相似性関数によって測定された不一致予測に基づく新しい不確実性尺度を導入する。
本研究では,提案手法が競合手法よりも推論時間において計算集約性が低いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-28T09:23:05Z) - C-Learning: Learning to Achieve Goals via Recursive Classification [163.7610618571879]
自律エージェントの将来の状態分布を予測・制御する問題について検討する。
我々の研究は、密度推定としてゴール条件付きRLの基礎を定めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T19:58:56Z) - Energetic Considerations in Quantum Target Ranging [0.0]
未知の戻り時間がQIベースのプロトコルを実現するのを難しくする。
CPFを時間ビンに適用すると、量子目標範囲の誤差確率の上限を求める。
このようなスキームに対して、量子的優位性は物理的に実現されない可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-06T23:49:39Z) - Optimally Displaced Threshold Detection for Discriminating Binary
Coherent States Using Imperfect Devices [50.09039506170243]
雑音や不完全な装置を用いた現実的な状況下で、最適変位しきい値検出(ODTD)を有する一般化されたケネディ受信機の性能を解析的に検討する。
提案アルゴリズムは,既存の手法よりも低次かつスムーズな誤り確率が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-21T21:52:29Z) - Quantum-secure message authentication via blind-unforgeability [74.7729810207187]
我々は、ブラインド・アンフォージェビリティ(英語版)と呼ばれる量子敵に対する非フォージェビリティ(英語版)の自然な定義を提案する。
この概念は、予測値に「部分的に盲目」アクセスを使用できる敵が存在する場合、関数を予測可能と定義する。
標準構造と減量支援のためのブラインド・アンフォージェビリティの適合性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2018-03-10T05:31:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。