Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum-Inspired Vision: Leveraging Wave-Particle Duality for Low-Illumination Enhancement

論文の概要: Quantum-Inspired Vision: Leveraging Wave-Particle Duality for Low-Illumination Enhancement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01731v1
Date: Thu, 02 Jul 2026 05:38:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.685932
Title: Quantum-Inspired Vision: Leveraging Wave-Particle Duality for Low-Illumination Enhancement
Title（参考訳）: 量子インスパイアされたビジョン:低照度化のための波動粒子双対の活用
Authors: Yiquan Gao,
Abstract要約: 本研究では、画像強調のための物理対AIパラダイムを定式化することにより、最近のデータ相対論的不確実性(DRU)フレームワークを理論的に拡張する。イメージを決定論的状態ではなく確率的波動関数としてモデル化することにより、このパラダイムは波動粒子の双対性を明示的に統合する。
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: This study provides a theoretical expansion of the recent Data Relativistic Uncertainty (DRU) framework by formalizing a physics-to-AI paradigm for image enhancement. By modeling images as probabilistic wave functions rather than deterministic states, the paradigm explicitly integrates wave-particle duality to illustrate the system flow of how DRU leverages the intrinsic physical uncertainty of light, a dimension requiring further theoretical discussion. Consequently, this paradigm provides a rigorous Explainable AI (XAI) approach that enhances the interpretability of how DRU mitigates illumination bias and maintains robustness against data noise.
Abstract（参考訳）: 本研究では、画像強調のための物理対AIパラダイムを定式化することにより、最近のデータ相対論的不確実性(DRU)フレームワークを理論的に拡張する。決定論的状態ではなく確率的波動関数としてイメージをモデル化することにより、このパラダイムは波動粒子の双対性を明示的に統合し、DRUが光の本質的な物理的不確実性をどのように活用するかを示す。その結果、このパラダイムは厳格な説明可能なAI(XAI)アプローチを提供し、DRUが照明バイアスを緩和し、データノイズに対する堅牢性を維持する方法の解釈可能性を高める。

関連論文リスト

Unveiling the Mechanism of Continuous Representation Full-Waveform Inversion: A Wave Based Neural Tangent Kernel Framework [52.632217600064344]
フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)は、限られた測定値から波動方程式の物理パラメータを推定する。 FWI法は初期モデルの精度に対する悪名高い感度によって制限されている。連続表現 FWI (CR-FWI) の最近の進歩は、暗黙的ニューラル表現 (INR) のような座標ベースニューラルネットワークによるパラメータモデルを表現することで、初期モデルへの依存を緩和できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (2026-03-23T03:22:33Z)
Edit2Perceive: Image Editing Diffusion Models Are Strong Dense Perceivers [55.15722080205737]
Edit2Perceiveは、深度、正規度、マッティングの編集モデルを適応させる統合拡散フレームワークである。私たちの単一ステップの決定論的推論は、比較的小さなデータセットでトレーニングしながら、より高速なランタイムをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (2025-11-24T01:13:51Z)
Mimicking the Physicist's Eye:A VLM-centric Approach for Physics Formula Discovery [98.58830663687911]
VIPERR-aq1は、方程式推論のための視覚誘導を行うマルチモーダルモデルである。視覚知覚、軌跡データ、象徴的推論を統合し、科学的発見過程をエミュレートする。常に最先端のVLMベースラインを精度と解釈性で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (2025-08-24T14:34:21Z)
Wave-particle duality ellipse and application in quantum imaging with undetected photons [0.5040487125017779]
一般的な2経路干渉系におけるコヒーレンスと波動粒子の双対性の間の相互作用を定量化するための体系的枠組みを提案する。我々はこの枠組みを、未検出光子(QIUP)による量子イメージングに拡張し、経路情報と光子干渉の両方が本質的に空間的オブジェクト再構成に結びついている。本研究は,コヒーレンス駆動量子技術を最適化するための実用的なツールキットを提供しながら,量子双対性の基本的理解を推し進めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-27T17:15:59Z)
Optimizing realistic continuous-variable quantum teleportation with non-Gaussian resources [0.6906005491572401]
現実的な環境下での連続可変量子テレポーテーションにおける非ガウス的絡み合った資源の性能について検討する。本稿では,3つの異なる絡み合った資源の特性,2モードの真空状態,2モードの光子減圧状態,および2モードの光子減圧状態について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-20T07:30:53Z)
Nonlinear dynamical Casimir effect and Unruh entanglement in waveguide QED with parametrically modulated coupling [83.88591755871734]
理論的には、1次元導波路に対して動く2レベル量子ビットの配列について検討する。この運動の周波数が2倍のクビット共鳴周波数に近づくと、光子のパラメトリック生成と量子ビットの励起を誘導する。我々は、摂動図式技術と厳密なマスター方程式アプローチの両方を取り入れた包括的一般理論フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-30T15:54:33Z)
Experimental demonstration of the equivalence of entropic uncertainty with wave-particle duality [0.0]
光の軌道角運動量(OAM)状態を用いた波動-粒子双対性とエントロピー不確実性関係の等価性を実験的に実証した。この結果から,情報の観点からの相補性原理に関する基本的な知見が得られ,量子技術の幅広い分野への示唆がもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-04T10:01:42Z)
WISE: full-Waveform variational Inference via Subsurface Extensions [1.4747234049753455]
本稿では,変分推論と条件付き正規化フローを用いたフルウェーブフォームインバージョンのための確率的手法を提案する。提案手法は、生成人工知能と物理インフォームド・コモンイメージ・コレクションを統合し、正確な初期速度モデルへの依存を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-11T00:58:33Z)
Low-Light Image Enhancement with Wavelet-based Diffusion Models [50.632343822790006]
拡散モデルは画像復元作業において有望な結果を得たが、時間を要する、過剰な計算資源消費、不安定な復元に悩まされている。本稿では,DiffLLと呼ばれる高能率かつ高能率な拡散型低光画像強調手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-01T03:08:28Z)
Implicit Full Waveform Inversion with Deep Neural Representation [91.3755431537592]
連続的かつ暗黙的に定義されたディープニューラル表現を用いた暗黙完全波形逆変換(IFWI)アルゴリズムを提案する。理論的および実験的解析は、ランダムな初期モデルが与えられた場合、IFWIが大域的な最小値に収束できることを示している。 IFWIは、様々な2次元地質モデルの実験で実証される、ある程度の堅牢性と強い一般化能力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-08T01:54:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。