論文の概要: Efficient estimation of error bounds for quantum multiparametric imaging with constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08199v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 08:43:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:01:55.316101
• Title: Efficient estimation of error bounds for quantum multiparametric imaging with constraints
• Title（参考訳）: 制約付き量子マルチパラメトリックイメージングにおける誤差境界の効率的な推定法
• Authors: Alexander Mikhalychev, Saif Almazrouei, Svetlana Mikhalycheva, Abdellatif Bouchalkha, Dmitri Mogilevtsev, Bobomurat Ahmedov,
• Abstract要約: 修正されたフィッシャー情報行列の近似構築のための実用的なアルゴリズムを提案する。 量子画像における1-, 2-, 多パラメータモデル問題に適用することで, 提案手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.69303106863453
• License:
• Abstract: Advanced super-resolution imaging techniques require specific approaches for accurate and consistent estimation of the achievable spatial resolution. Fisher information supplied to Cramer-Rao bound (CRB) has proved to be a powerful and efficient tool for resolution analysis and optical setups optimization. However, the standard CRB is not applicable to constrained problems violating the unbiasedness condition, while such models are frequently encountered in quantum imaging of complex objects. Complimentary to the existing approaches based on modifying CRB, we propose a practical algorithm for approximate construction of a modified Fisher information matrix, which takes the constraints into account and can be supplied to the standard CRB. We demonstrate the efficiency of the proposed technique by applying it to 1-, 2-, and multi-parameter model problems in quantum imaging. The approach provides quantitative explanation of previous results with successful experimental reconstruction of objects with the spatial scale smaller than the theoretical limit predicted by the standard CRB.
• Abstract（参考訳）: 高度な超解像イメージング技術は、達成可能な空間分解能の正確かつ一貫した推定のために特定のアプローチを必要とする。 クラマーラオ境界(CRB)に供給される漁業情報は、分解能解析と光学的設定最適化のための強力で効率的なツールであることが証明されている。 しかし、標準CRBは非バイアス状態に違反する制約された問題には適用できないが、そのようなモデルは複雑な物体の量子イメージングにおいて頻繁に発生する。 CRBの変更に基づく既存手法の補完として,修正されたFisher情報行列を近似的に構築するための実用的なアルゴリズムを提案し,その制約を考慮し,標準のCRBに供給することができる。 量子画像における1-,2-,複数パラメータモデル問題に適用することにより,提案手法の有効性を実証する。 この手法は、標準CRBによって予測される理論的限界よりも小さい空間スケールで、実験的なオブジェクトの再構成を成功させることで、以前の結果の定量的な説明を提供する。

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