論文の概要: Advancing quantum imaging through learning theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15685v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 22:02:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:55:54.252145
• Title: Advancing quantum imaging through learning theory
• Title（参考訳）: 学習理論による量子イメージングの進歩
• Authors: Yunkai Wang, Changhun Oh, Junyu Liu, Liang Jiang, Sisi Zhou,
• Abstract要約: 我々はそれを学習タスクとしてモデル化し、Resolvable Expressive Capacity (REC) を計算することで量子画像の性能を定量化する。 まず,2点音源と一般分布音源の撮像性能について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.19995826332098
• License:
• Abstract: We quantify performance of quantum imaging by modeling it as a learning task and calculating the Resolvable Expressive Capacity (REC). Compared to the traditionally applied Fisher information matrix approach, REC provides a single-parameter interpretation of overall imaging quality for specific measurements that applies in the regime of finite samples. We first examine imaging performance for two-point sources and generally distributed sources, referred to as compact sources, both of which have intensity distributions confined within the Rayleigh limit of the imaging system. Our findings indicate that REC increases stepwise as the sample number reaches certain thresholds, which are dependent on the source's size. Notably, these thresholds differ between direct imaging and superresolution measurements (e.g., spatial-mode demultiplexing (SPADE) measurement in the case of Gaussian point spread functions (PSF)). REC also enables the extension of our analysis to more general scenarios involving multiple compact sources, beyond the previously studied scenarios. For closely spaced compact sources with Gaussian PSFs, our newly introduced orthogonalized SPADE method outperforms the naively separate SPADE method, as quantified by REC.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子イメージングの性能を学習タスクとしてモデル化し,Resolvable Expressive Capacity (REC) を計算することで定量化する。 従来のフィッシャー情報行列法と比較して、RECは、有限サンプルの規則に適用される特定の測定値に対して、全体的な画像品質を1パラメータで解釈する。 まず,2点源と一般分布源の撮像性能について検討し,いずれもレイリー限界内における強度分布を有する小型光源について検討した。 以上の結果から,RECはサンプル数が一定の閾値に達すると段階的に増加することが示唆された。 特に、これらの閾値は直接撮像と超分解能測定(例えば、ガウス点拡散関数(PSF)の場合、空間モードデマルチプレクシング(SPADE)測定)で異なる。 RECはまた、以前研究されたシナリオを超えて、複数のコンパクトソースを含むより一般的なシナリオに分析を拡張できる。 ガウス型PSFと密接な空間を持つコンパクトソースに対して、新たに導入された直交型SPADE法は、RECで定量化されるように、独立に分離されたSPADE法より優れる。

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