論文の概要: Sub-Rayleigh Imaging of Unequal-Intensity Sources: Near-Quantum-Limit Multiparameter Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07868v1
- Date: Sat, 08 Aug 2026 02:42:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.539524
- Title: Sub-Rayleigh Imaging of Unequal-Intensity Sources: Near-Quantum-Limit Multiparameter Estimation
- Title（参考訳）: 不等強度源のサブレイリーイメージング:準量子限界多重パラメータ推定
- Abstract要約: 本稿では、エッジに沿ってコヒーレンスを逆転させることにより、2つの非コヒーレントソースの強度を同時に推定することで、超解像位置定位を適応させる。
我々は、直接撮像(DI)よりも明らかな優位性を示し、量子限界よりも約50 %以上大きいルート平均二乗誤差(RMSE)を達成するとともに、テストしたパラメータの範囲内でDIよりも6倍改善した。
- 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: In optical imaging, diffraction strongly degrades the performance of conventional intensity-based estimation once the separation between two sources is below the Rayleigh-Abbe limit. Recent developments showed that this limitation can be surpassed using spatial-mode demultiplexing (SPADE), and this was demonstrated in several experiments for two equal-intensity spots of unknown separation. When there are multiple unknown parameters, as in the case of several unequal sources with unknown intensities and unknown separation, cross-talk among the parameters makes the multi-parameter estimation problem significantly more challenging. In this paper, we adapt super-resolved position localization by inversion of coherence along an edge (SPLICE) to estimate both the separation and relative intensity of two incoherent sources simultaneously. We demonstrate a clear advantage over direct imaging (DI), achieving a root mean squared error (RMSE) approximately $50 \%$ larger than the quantum limit and a sixfold improvement over DI within the range of parameters we tested. This improvement can be even greater for smaller separations and larger intensity imbalances when crosstalk is suppressed.
- Abstract（参考訳）: 光イメージングにおいて、回折はレイリー・アブブ限界以下で2つの光源の分離を行うと、従来の強度に基づく推定性能を著しく低下させる。
近年の研究では、空間モードデマルチプレクシング(SPADE)を用いてこの制限を克服できることが示されており、これは未知の分離の2つの等強度スポットに対するいくつかの実験で実証された。
未知のパラメータが複数存在する場合、未知の強度と未知の分離を持つ複数の不均一なソースの場合のように、パラメータ間のクロストークは、マルチパラメータ推定問題を著しく困難にする。
本稿では、エッジ(SPLICE)に沿ってコヒーレンスを反転させることで、二つの非コヒーレントソースの分離と相対強度を同時に推定する。
我々は、直接撮像(DI)よりも明らかな優位性を示し、試したパラメータの範囲内で、根平均二乗誤差(RMSE)が量子限界よりも約50 \%$大きいこと、DIに対して6倍の改善があることを証明した。
この改善は、クロストークの抑制時に、より小さな分離とより大きな強度不均衡のためにさらに大きくすることができる。
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