論文の概要: Unlocking photodetection for quantum sensing with Bayesian likelihood-free methods and deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19792v1
• Date: Mon, 23 Feb 2026 12:47:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.816797
• Title: Unlocking photodetection for quantum sensing with Bayesian likelihood-free methods and deep learning
• Title（参考訳）: ベイズ確率自由法とディープラーニングを用いた量子センシングのためのアンロック光検出
• Authors: Mateusz Molenda, Lewis A. Clark, Marcin Płodzień, Jan Kolodynski,
• Abstract要約: 光検出において重要な課題は、古典的でない統計を示すクリックパターンの高速解釈である。 深層学習(DL)に基づくベイズ的可能性のない手法とを比較して、この目標を達成する。 この結果は,光検出における非古典的効果を利用した量子センサの動的制御の道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To operate quantum sensors at their quantum limit in real time, it is crucial to identify efficient data inference tools for rapid parameter estimation. In photodetection, the key challenge is the fast interpretation of click-patterns that exhibit non-classical statistics -- the very features responsible for the quantum enhancement of precision. We achieve this goal by comparing Bayesian likelihood-free methods with ones based on deep learning (DL). While the former are more conceptually intuitive, the latter, once trained, provide significantly faster estimates with comparable precision and yield similar predictions of the associated errors, challenging a common misconception that DL lacks such capabilities. We first verify both approaches for an analytically tractable, yet multiparameter, scenario of a two-level system emitting uncorrelated photons. Our main result, however, is the application to a driven nonlinear optomechanical device emitting non-classical light with complex multiclick correlations; in this case, our methods are essential for fast inference and, hence, unlock the possibility of distinguishing different photon statistics in real time. Our results pave the way for dynamical control of quantum sensors that leverage non-classical effects in photodetection.
• Abstract（参考訳）: 量子センサをリアルタイムに動作させるためには,高速パラメータ推定のための効率的なデータ推論ツールを同定することが重要である。 光検出において重要な課題は、非古典的な統計を示すクリックパターンの高速解釈である。 本研究では,ベイズ確率自由法とディープラーニング(DL)に基づく手法を比較することで,この目標を達成する。 前者は概念的に直観的であるが、後者は一度訓練されると、同等の精度ではるかに高速な推定を提供し、関連するエラーの同様の予測を与え、DLにはそのような能力がないという共通の誤解に挑戦する。 まず,非相関光子を放出する2レベルシステムのシナリオとして,解析的に抽出可能なマルチパラメータのどちらの手法も検証する。 しかし、我々の主な成果は、複雑な多重クリック相関を持つ古典的でない光を放射する非線形光学デバイスへの応用であり、この場合、我々の手法は高速な推論に不可欠であり、したがって、異なる光子統計をリアルタイムで区別する可能性の解放である。 この結果は,光検出における非古典的効果を利用した量子センサの動的制御の道を開くものである。

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