論文の概要: Quantum-Limited Blind Source Separation of Classical Light

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02921v1
• Date: Mon, 03 Aug 2026 22:13:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:22.954023
• Title: Quantum-Limited Blind Source Separation of Classical Light
• Title（参考訳）: 古典光の量子限界ブラインド源分離
• Abstract要約: 本研究では、未知の受動線形変換によって混合された独立熱光学源の分離問題について検討する。 本稿では,プログラム可能な干渉計の単位セル内に直接光相関を推定・抑制するセンシング支援手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7030617049976713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using the framework of quantum multiparameter estimation, we study the problem of separating independent thermal optical sources mixed by an unknown passive linear transformation, which is known as blind source separation in signal processing. We propose a sensing-assisted method that iteratively estimates and suppresses optical correlations directly within the unit cells of a programmable interferometer. We show that collective quantum measurements exhibit a substantial advantage over conventional detection methods by constructing collective measurements that asymptotically achieve the Holevo Cramér--Rao bound in a unit cell of the interferometer for the respective sub-problem. By systematically arranging multiple such cells in a photonic mesh, our proposal implements an in situ Jacobi diagonalization of the input multimode correlation matrix. We contrast our method with a conventional approach where heterodyne detection is used to reconstruct the full covariance matrix and subsequently diagonalize it on a classical computer. A comparison with this heterodyne tomography approach shows that our sensing-based method is particularly advantageous in the weak-light regime.
• Abstract（参考訳）: 量子マルチパラメータ推定の枠組みを用いて、信号処理におけるブラインドソース分離として知られる未知の受動線形変換によって混合された独立熱光学源の分離問題について検討する。 本稿では,プログラム可能な干渉計の単位セル内に直接光相関を推定・抑制するセンシング支援手法を提案する。 本研究では,各サブプロブレムの干渉計の単位セル内におけるHolevo Cramér-Rao境界を漸近的に達成する集合的測定値を構築することにより,従来の検出方法よりも大きな優位性を示すことを示す。 フォトニックメッシュに複数の細胞を体系的に配置することにより,入力マルチモード相関行列のヤコビ対角化を実現する。 提案手法は, ヘテロダイン検出を用いて完全共分散行列を再構成し, 古典的コンピュータ上で対角化する手法と対比する。 このヘテロダイントモグラフィー法との比較により, センサを用いた手法は弱い光状態において特に有利であることが示された。

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