論文の概要: Photon-starved polarimetry via functional classical shadows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19547v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 20:22:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-02 14:53:10.064674
• Title: Photon-starved polarimetry via functional classical shadows
• Title（参考訳）: 機能的古典的影による光子散乱偏光度測定
• Authors: Matteo Rosati, Miranda Parisi, Linda Sansoni, Eleonora Stefanutti, Andrea Chiuri, Marco Barbieri,
• Abstract要約: 我々は,低光子束構造における偏光プロファイルを再構成する量子インスピレーション法,機能的古典影を導入する。 量子フォーマリズムは問題を構造化するのに役立つが、我々のアプローチは任意の強度条件に適合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4632625813410209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polarimetry and optical imaging techniques face challenges in photon-starved scenarios, where the low number of detected photons imposes a trade-off between image resolution, integration time, and sample sensitivity. Here we introduce a quantum-inspired method, functional classical shadows, for reconstructing a polarization profile in the low photon-flux regime. Our method harnesses correlations between neighbouring datapoints, based on the recent realisation that machine learning can estimate multiple physical quantities from a small number of non-identical samples. This is applied to the experimental reconstruction of polarization as a function of the wavelength. Although the quantum formalism helps structuring the problem, our approach suits arbitrary intensity regimes.
• Abstract（参考訳）: ポラリメトリと光学イメージング技術は、検出された光子の数が少なければ、画像の解像度、統合時間、サンプル感度のトレードオフが課される光子スターベッドのシナリオで課題に直面している。 ここでは、低光子束構造における偏光プロファイルを再構成する量子インスピレーション法、機能的古典影を導入する。 本手法は, 周辺データポイント間の相関を利用して, 少数の非識別サンプルから, 機械学習が複数の物理量を推定できるという最近の認識に基づく。 これは、波長の関数としての偏光の実験的再構成に適用される。 量子フォーマリズムは問題を構造化するのに役立つが、我々のアプローチは任意の強度条件に適合する。

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