論文の概要: Learning to detect optical nonclassicality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06319v2
• Date: Tue, 10 Mar 2026 16:24:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.694778
• Title: Learning to detect optical nonclassicality
• Title（参考訳）: 光学的非古典性検出の学習
• Authors: Martina Jung, Suchitra Krishnaswamy, Timon Schapeler, Annabelle Bohrdt, Tim J. Bartley, Jan Sperling, Martin Gärttner,
• Abstract要約: 非古典性は光子ベースの量子技術の資源として機能する。 我々は古典的状態と非古典的状態とを区別するために変分モデルを訓練する。 我々のアプローチは、学習された分析的決定ルールを抽出できるという意味で、データ駆動であり、解釈可能である。
• 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: Nonclassicality, defined in the quantum optical sense, serves as a resource for photon-based quantum technologies. Therefore, certifying the nonclassicality of a quantum state is crucial for gauging its potential for quantum advantage. However, traditional nonclassicality witnesses that assume perfect knowledge of the witness observables often fail in realistic scenarios with limited statistics and finite-resolution photon detectors. Furthermore, these witnesses do not exploit the fact that certain states are unlikely to be observed in a given experiment. Here, we train a variational model to distinguish classical from nonclassical states using finitely many measurement samples of multimode quantum states that are probed with different photon-number-resolving detection schemes. The learned decision rule is then an indicator of nonclassicality, tailored to a given set of physically relevant states. Our approach is both data-driven and interpretable in the sense that the learned analytical decision rule can be extracted. Training the model on experimental data measured with (i) a superconducting nanowire single-photon detector and (ii) a time-bin multiplexing detection scheme demonstrates the versatility of the approach, paving the way for efficient nonclassicality detection.
• Abstract（参考訳）: 量子光学の意味で定義された非古典性は、光子ベースの量子技術の資源として機能する。 したがって、量子状態の非古典性を証明することは、量子上の優位性のためにそのポテンシャルを測るのに不可欠である。 しかし、観測可能な天体の完全な知識を仮定する伝統的な非古典的な目撃者は、限られた統計量と有限分解能光子検出器を持つ現実的なシナリオで失敗することが多い。 さらに、これらの証人は特定の状態が特定の実験で観測される可能性が低いという事実を利用していない。 ここでは、異なる光子数分解検出スキームで探索される有限個の多モード量子状態の測定サンプルを用いて、古典的な非古典状態と区別するために変分モデルを訓練する。 学習された決定規則は、与えられた物理的に関係のある状態のセットに合わせて、非古典性の指標となる。 我々のアプローチは、学習された分析的決定ルールを抽出できるという意味で、データ駆動であり、解釈可能である。 実験データを用いたモデル学習 一 超伝導ナノワイヤ単光子検出器及び (II) 時間ビン多重化検出方式は, アプローチの汎用性を実証し, 効率的な非古典性検出の道を開く。

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