論文の概要: Accelerating Quantum Emitter Characterization with Latent Neural Ordinary Differential Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11191v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 22:46:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:17.175026
• Title: Accelerating Quantum Emitter Characterization with Latent Neural Ordinary Differential Equations
• Title（参考訳）: 潜在ニューラル正規微分方程式を用いた量子エミッタの高速化
• Authors: Andrew H. Proppe, Kin Long Kelvin Lee, Weiwei Sun, Chantalle J. Krajewska, Oliver Tye, Moungi G. Bawendi,
• Abstract要約: ニューラル常微分方程式モデルにより、雑音相関関数の小さな部分集合から完全かつノイズのないPCFS実験を予測できることを示す。 最大200個のステージ位置の非雑音干渉計全体の外挿に使用される10個のノイズ光子相関関数を用いてこれを実証する。 本研究は, 深層学習を用いた新しい量子エミッタ材料を実験的に評価するための新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3547604247645046
• License:
• Abstract: Deep neural network models can be used to learn complex dynamics from data and reconstruct sparse or noisy signals, thereby accelerating and augmenting experimental measurements. Evaluating the quantum optical properties of solid-state single-photon emitters is a time-consuming task that typically requires interferometric photon correlation experiments, such as Photon correlation Fourier spectroscopy (PCFS) which measures time-resolved single emitter lineshapes. Here, we demonstrate a latent neural ordinary differential equation model that can forecast a complete and noise-free PCFS experiment from a small subset of noisy correlation functions. By encoding measured photon correlations into an initial value problem, the NODE can be propagated to an arbitrary number of interferometer delay times. We demonstrate this with 10 noisy photon correlation functions that are used to extrapolate an entire de-noised interferograms of up to 200 stage positions, enabling up to a 20-fold speedup in experimental acquisition time from $\sim$3 hours to 10 minutes. Our work presents a new approach to greatly accelerate the experimental characterization of novel quantum emitter materials using deep learning.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークモデルは、データから複雑なダイナミクスを学習し、スパース信号やノイズ信号を再構成することで、実験的な測定を加速および増強するために使用することができる。 固体単光子エミッタの量子光学特性の評価は、時間分解単光子ラインハップを測定する光子相関分光法(英語版)(PCFS)のような干渉光子相関実験を必要とするのが一般的である。 ここでは、雑音相関関数の小さな部分集合から完全かつノイズのないPCFS実験を予測できる潜在ニューラル常微分方程式モデルを実証する。 測定された光子相関を初期値問題に符号化することにより、NODEは任意の数の干渉計遅延時間に伝播することができる。 最大200段位置のノイズ除去インターフェログラム全体を外挿するために使用される10個のノイズ光子相関関数を用いてこれを実証し、実験的な取得時間の最大20倍の速度を$\sim$3時間から10分に向上させる。 本研究は, 深層学習を用いた新しい量子エミッタ材料を実験的に評価するための新しいアプローチを提案する。

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