論文の概要: Quantum-inspired exoplanet detection in the presence of experimental imperfections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00064v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 16:11:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.131805
• Title: Quantum-inspired exoplanet detection in the presence of experimental imperfections
• Title（参考訳）: 実験的不完全性の存在下での量子インスピレーションによる外惑星検出
• Authors: Tomasz Linowski, Konrad Schlichtholz, Giacomo Sorelli,
• Abstract要約: 解析ツールを用いてSPADEの実用性を調べ,それに伴う太陽系外惑星検出の最適決定戦略を導出する。 一方, ノイズSPADEの検出確率は, 従来の手法と同様に惑星と恒星の分離や相対的な明るさと同一であることがわかった。 一方、現実的な雑音条件下でのスケーリング係数が優れているため、SPADEはサブレイリー系において、実用的な太陽系外惑星検出の最も効率的な方法であり続けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ideal spatial demultiplexing (SPADE) is proven to be a quantum-optimal tool for exoplanet detection, i.e., asymmetric source discrimination. However, recent investigations into the related problems of separation estimation and symmetric source discrimination showed its efficiency to be limited in the presence of noise. In this work, we use analytical tools to scrutinize the practical applicability of SPADE and derive the associated optimal decision strategy for exoplanet detection in the presence of experimental imperfections. On the one hand, we find that the probability of detection of noisy SPADE has the same scaling with planet-star separation and relative brightness as conventional techniques, such as direct imaging and coronagraphs. On the other hand, we prove that, due to a superior scaling coefficient under realistic noise conditions, SPADE remains the most efficient method for practical exoplanet detection in the sub-Rayleigh regime.
• Abstract（参考訳）: 理想的な空間デマルチプレクシング(SPADE)は、外惑星検出のための量子最適化ツール、すなわち非対称な音源識別として証明されている。 しかし, 分離推定と対称音源識別の関連問題に関する最近の研究は, ノイズの存在下では効率が制限されることを示唆している。 本研究では,SPADEの実用性について解析的手法を用いて検討し,実験不完全性の存在下での太陽系外惑星検出に関する最適決定戦略を導出する。 一方、ノイズSPADEの検出確率は、直接撮像やコロナグラフのような従来の手法と同様に、惑星と恒星の分離と相対的な明るさのスケーリングが可能であることが判明した。 一方、現実的な雑音条件下でのスケーリング係数が優れているため、SPADEはサブレイリー系において、実用的な太陽系外惑星検出の最も効率的な方法であり続けている。

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