論文の概要: Machine learning inspired photon number resolution in superconducting nanowire single-photon detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13475v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 15:13:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.323332
• Title: Machine learning inspired photon number resolution in superconducting nanowire single-photon detectors
• Title（参考訳）: 超伝導ナノワイヤ単光子検出器における機械学習による光子数分解能
• Authors: I. S. Kuijf, F. B. Baalbergen, L. Seldenthuis, E. P. L. van Nieuwenburg, M. J. A. de Dood,
• Abstract要約: 超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)による光子数分解検出が注目されている。 我々は、主成分分析(PCA)と新しい読み出し手法を組み合わせて、SNSPDの光子数解決能力を探索する。 本稿では, 検出器系の光子数分解能を定量化するために, Bhattacharyya に基づく新しい信頼度指標を提案する。
• 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: Photon-number resolved detection with superconducting nanowire single-photon detectors (SNSPDs) attracts increasing interest, but lacks a systematic framework for interpreting and benchmarking this capability. In this work, we combine principal component analysis (PCA) with a new readout technique to explore the photon-number resolving capabilities of SNSPDs and find that the information of the photon number is contained in a single principal component which approximates the time derivative of the average response trace. We introduce a new confidence metric based on the Bhattacharyya coefficient to quantify the photon-number-resolving capabilities of a detector system and show that this metric can be used to compare different systems. Our analysis and interpretation of the principal components imply that photon-number resolution in SNSPDs can be achieved with moderate hardware requirements in terms of both sample rate (5 GSample/sec) and analog bandwidth (3 GHz) and could be implemented in an FPGA, giving a highly scalable solution for real-time photon counting.
• Abstract（参考訳）: 超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)による光子数分解検出は関心を惹きつけるが、この能力を解釈し、ベンチマークするための体系的な枠組みは欠如している。 本研究では、主成分分析(PCA)と新しい読み出し手法を組み合わせて、SNSPDの光子数解決能力を探索し、平均応答トレースの時間微分を近似した単一の主成分に光子数の情報が含まれていることを確認する。 本稿では,Bhattacharyya係数に基づく新しい信頼度指標を導入し,検出器システムの光子数分解能を定量化するとともに,この測定値を用いて異なるシステムを比較する方法を示す。 主成分の解析と解釈は,サンプルレート (5 GSample/sec) とアナログ帯域幅 (3 GHz) の両面からハードウェア要件を適度に満たし,FPGAで実装できることを示す。

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