論文の概要: Universal super-resolution framework for imaging of quantum dots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06076v1
- Date: Tue, 07 Oct 2025 16:01:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.34072
- Title: Universal super-resolution framework for imaging of quantum dots
- Title（参考訳）: 量子ドットイメージングのためのユニバーサル超解像フレームワーク
- Authors: Dominik Vašinka, Jaewon Lee, Charlie Stalker, Victor Mitryakhin, Ivan Solovev, Sven Stephan, Sven Höfling, Falk Eilenberger, Seth Ariel Tongay, Christian Schneider, Miroslav Ježek, Ana Predojević,
- Abstract要約: 本稿では,単一カメラフレームによる量子エミッタの超解像を再構成する,普遍的な深層学習手法を提案する。
我々は2次元単層WSe$における量子ドットとひずみ誘起ドットの低密度および高密度In(Ga)に対するアプローチを検証し、低信号対雑音および不均一背景下においても重畳エミッタを解消する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.842569392617605
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a universal deep-learning method that reconstructs super-resolved images of quantum emitters from a single camera frame measurement. Trained on physics-based synthetic data spanning diverse point-spread functions, aberrations, and noise, the network generalizes across experimental conditions without system-specific retraining. We validate the approach on low- and high-density In(Ga)As quantum dots and strain-induced dots in 2D monolayer WSe$_2$, resolving overlapping emitters even under low signal-to-noise and inhomogeneous backgrounds. By eliminating calibration and iterative acquisitions, this single-shot strategy enables rapid, robust super-resolution for nanoscale characterization and quantum photonic device fabrication.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,単一カメラフレームによる量子エミッタの超解像を再構成する,普遍的な深層学習手法を提案する。
様々な点-スプレッド関数、収差、雑音にまたがる物理に基づく合成データに基づいて、ネットワークはシステム固有のリトレーニングなしで実験条件を越えて一般化する。
2次元単層WSe$_2$における量子ドットと歪誘起ドットの低密度In(Ga)Asへのアプローチを検証する。
キャリブレーションと反復的な取得をなくすことで、ナノスケールのキャラクタリゼーションと量子フォトニックデバイス製造のための高速で堅牢な超解像を可能にする。
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