論文の概要: Non-classical optimization through complex media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24283v1
- Date: Mon, 31 Mar 2025 16:31:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.504729
- Title: Non-classical optimization through complex media
- Title(参考訳): 複雑媒体による非古典的最適化
- Authors: Baptiste Courme, Chloé Vernière, Malo Joly, Daniele Faccio, Sylvain Gigan, Hugo Defienne,
- Abstract要約: 本稿では,複合メディアにおける光学的非古典的最適化の概念を紹介する。
非古典的な光の制御と再焦点を実験的に実証する。
このアプローチは複雑な問題に取り組む可能性がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.5497912652764134
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Optimization approaches are ubiquitous in physics. In optics, they are key to manipulating light through complex media, enabling applications ranging from imaging to photonic simulators. In most demonstrations, however, the optimization process is implemented using classical coherent light, leading to a purely classical solution. Here we introduce the concept of optical non-classical optimization in complex media. We experimentally demonstrate the control and refocusing of non-classical light -- namely, entangled photon pairs -- through a scattering medium by directly optimizing the output coincidence rate. The optimal solutions found with this approach differ from those obtained using classical optimization, a result of entanglement in the input state. Beyond imaging, this genuinely non-classical optimization method has potential to tackle complex problems, as we show by simulating a spin-glass model with multi-spin interactions.
- Abstract(参考訳): 最適化アプローチは物理学においてユビキタスである。
光学において、光は複雑な媒体を通して光を操作するための鍵であり、イメージングからフォトニックシミュレータまで様々な応用が可能である。
しかし、ほとんどの実演では、最適化プロセスは古典的なコヒーレント光を用いて実装され、純粋に古典的な解が導かれる。
本稿では,複合メディアにおける光学的非古典的最適化の概念を紹介する。
本研究では, 散乱媒質による非古典光(光子対)の制御と再焦点を, 出力の一致率を直接最適化することによって実験的に実証した。
このアプローチで得られた最適解は、入力状態の絡み合いの結果、古典最適化を用いて得られた解とは異なる。
イメージング以外にも、この真に古典的でない最適化手法は、スピングラスモデルとマルチスピン相互作用をシミュレートすることによって、複雑な問題に対処する可能性がある。
関連論文リスト
- Successive optimization of optics and post-processing with differentiable coherent PSF operator and field information [9.527960631238173]
我々は正確な光学シミュレーションモデルを導入し、パイプライン内の全ての操作は微分可能である。
様々な劣化に効率的に対処するために,フィールド情報を活用する共同最適化手法を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T07:49:40Z) - A Differentiable Wave Optics Model for End-to-End Computational Imaging System Optimization [19.83939112821776]
エンドツーエンドの最適化は、計算画像システム設計のための強力なデータ駆動方式として登場した。
複合光学のエンドツーエンド最適化のために光輸送における収差と回折の両方をモデル化することは困難である。
複合光学の収差と回折の両方を効率的にモデル化する微分可能な光学シミュレータを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T00:57:47Z) - Analyzing and Enhancing the Backward-Pass Convergence of Unrolled
Optimization [50.38518771642365]
ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。
この設定における中心的な課題は最適化問題の解によるバックプロパゲーションであり、しばしば閉形式を欠いている。
本稿では, 非線形最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し, 特定の反復法による線形システムの解と等価であることを示す。
Folded Optimizationと呼ばれるシステムが提案され、非ローリングなソルバ実装からより効率的なバックプロパゲーションルールを構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T23:15:18Z) - Towards nanophotonic optical isolation via inverse design of energy transfer in non-reciprocal media [0.0]
レベルセット法による3次元トポロジ最適化を用いて,点状音源および観測点の片方向エネルギー伝達を最適化する。
非相反媒質中でエネルギー移動を導出する非常に一般的な方程式に基づいて最適化を行う。
この研究は、しばしば統合フォトニクスの聖杯と見なされる、実用的なナノフォトニクスの光学分離に向けたステップストーンを表している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-20T13:23:58Z) - An Optimization-based Deep Equilibrium Model for Hyperspectral Image
Deconvolution with Convergence Guarantees [71.57324258813675]
本稿では,ハイパースペクトル画像のデコンボリューション問題に対処する新しい手法を提案する。
新しい最適化問題を定式化し、学習可能な正規化器をニューラルネットワークの形で活用する。
導出した反復解法は、Deep Equilibriumフレームワーク内の不動点計算問題として表現される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-10T08:25:16Z) - Differentiable optimization of the Debye-Wolf integral for light shaping
and adaptive optics in two-photon microscopy [0.0]
光の制御は、光学遺伝学、適応光学、レーザー加工などの応用において一般的な要件である。
そこで本研究では,Debye-Wolf積分を効率よく最適化するために,微分可能最適化と機械学習を利用する。
光整形には、この最適化手法が2光子顕微鏡における任意の3次元点展開関数に適していることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T12:02:13Z) - Retrieving space-dependent polarization transformations via near-optimal
quantum process tomography [55.41644538483948]
トモグラフィー問題に対する遺伝的および機械学習アプローチの適用について検討する。
ニューラルネットワークベースのスキームは、リアルタイムにキャラクタリゼーションを必要とするアプリケーションにおいて、重要なスピードアップを提供する。
これらの結果は、より一般的な量子プロセスにおけるトモグラフィーアプローチの最適化の基礎となることを期待する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T11:37:14Z) - Optimizing High-Dimensional Physics Simulations via Composite Bayesian
Optimization [1.433758865948252]
物理シミュレーションに基づく最適化は、科学と工学において一般的な課題である。
画像出力を効果的にモデル化するために,テンソルベースガウス過程と信頼領域ベイズ最適化を利用したベイズ最適化法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-29T19:29:35Z) - A Discrete Variational Derivation of Accelerated Methods in Optimization [68.8204255655161]
最適化のための異なる手法を導出できる変分法を導入する。
我々は1対1の対応において最適化手法の2つのファミリを導出する。
自律システムのシンプレクティシティの保存は、ここでは繊維のみに行われる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-04T20:21:53Z) - Direct Optimal Control Approach to Laser-Driven Quantum Particle
Dynamics [77.34726150561087]
間接制御理論に対する頑健で柔軟な代替手段として, 直接最適制御を提案する。
この方法は、バイスタブルポテンシャルにおけるレーザー駆動のウェーブパレットダイナミクスの場合に説明される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T07:59:29Z) - Optimal non-classical correlations of light with a levitated nano-sphere [34.82692226532414]
非古典的相関は、量子技術における多くの応用のためのリソースを提供する。
オプトメカニカルシステムは、メカニカルモードと移動光モードの間の非古典的相関を生成することができる。
このようなシステムにおける量子相関生成の自動最適化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-26T15:27:47Z) - Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem
Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。
このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。
本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-11T13:52:41Z)
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。