論文の概要: Quantum advantage prediction in turbulent free-space quantum illumination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.00308v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 01:20:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 19:56:07.677101
• Title: Quantum advantage prediction in turbulent free-space quantum illumination
• Title（参考訳）: 乱流自由空間量子照明における量子優位予測
• Abstract要約: 量子照明は、高背景雑音環境におけるターゲット検出に重要な理論的優位性を提供する。 しかし、その自由空間チャネルへの実践的な展開は、大気の乱流によって妨げられている。 本稿では、マクロ気象観測と微視的量子チャネル力学を統合する枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.342897772484578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum illumination offers a significant theoretical advantage for target detection in high background noise environments. However, its practical deployment in free-space channels is hindered by atmospheric turbulence. Stochastic fluctuations in atmospheric turbulence inevitably degrade the quantum signature, rendering the real-time evaluation of quantum advantage under such dynamic conditions a critical yet unresolved challenge. To circumvent the reliance on costly direct turbulence measurements, we propose a physics-driven framework that integrates Kolmogorov-Arnold networks directly bridge macroscopic meteorological observations with microscopic quantum channel dynamics. Trained on 105,120 samples from 12 climatically diverse sites and validated on 26,280 unseen samples from three extreme boundary conditions (arid continental, tropical maritime, high-altitude plateau), our approach establishes a physically consistent mapping from standard meteorological variables to the temporal evolution of the quantum advantage. This end-to-end system dynamically quantifies the degradation of quantum advantage across diverse turbulence conditions. Our results provide a rigorous theoretical and data-driven pathway for environmental adaptation, facilitating the transition of quantum radar networks from proof-of-principle demonstrations to all-weather operational systems.
• Abstract（参考訳）: 量子照明は、高背景雑音環境におけるターゲット検出に重要な理論的優位性を提供する。 しかし、その自由空間チャネルへの実践的な展開は、大気の乱流によって妨げられている。 大気乱流の確率的変動は必然的に量子シグネチャを劣化させ、そのような動的条件下での量子優位性のリアルタイム評価は批判的だが未解決の課題である。 コスト直接乱流測定への依存を回避するため,Kolmogorov-Arnoldネットワークを統合した物理駆動型フレームワークを提案する。 12の気候的多様な地点から105,120のサンプルを採取し,3つの極端境界条件(大陸性,熱帯性,高度台地)から26,280個の未知のサンプルを検証し,標準気象変数から時間的長所への物理的一貫したマッピングを確立した。 このエンドツーエンドシステムは、様々な乱流条件における量子優位性の劣化を動的に定量化する。 本研究は, 量子レーダネットワークの実証実験から全天候運用システムへの移行を促進するため, 環境適応のための厳密な理論およびデータ駆動経路を提供する。

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