論文の概要: Learned Diffractive Optics for Quantum-Optimal Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08014v1
- Date: Mon, 07 Sep 2026 21:52:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 19:47:53.744864
- Title: Learned Diffractive Optics for Quantum-Optimal Inference
- Title（参考訳）: 量子最適推論のための学習された回折光学
- Abstract要約: 量子力学は、光子制限センシングに究極の境界を設定する。
これは特に視覚知覚の問題であり、ゴールは、それが放出または反射する光場の空間構造に基づいて、遠方の物体の特徴を推測することである。
本稿では,光子予算に制限されたコヒーレントおよび回折制限非コヒーレント光場の状態判別とパラメータ推定に,学習された回折光学を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.15593888902416
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum mechanics sets the ultimate bounds on photon-limited sensing, yet practical measurements attaining these bounds are known only in special cases. This is particularly the case for visual sensing problems, where the goal is to infer features of a distant object based on the spatial structure of the light field it emits or reflects. Because of the potentially complex structure of such objects and fields, constructing optimal measurements on them is a challenging task. Here, we apply learned diffractive optics to state discrimination and parameter estimation of coherent and diffraction-limited incoherent light fields under a restricted photon budget. Optimized directly on each task's figure of merit, without prior knowledge of the optimal measurement, the physically realizable diffractive optical neural networks substantially outperform standard measurements and approach the quantum limits for a given number of photons as well as in the asymptotic limit.
- Abstract（参考訳）: 量子力学は、光子制限センシングの最終的な境界を設定するが、これらの境界を達成するための実用的な測定は特別な場合のみ知られている。
これは特に視覚知覚の問題であり、ゴールは、それが放出または反射する光場の空間構造に基づいて、遠方の物体の特徴を推測することである。
このようなオブジェクトやフィールドの潜在的に複雑な構造のため、それらの上で最適な測定値を構築することは難しい課題である。
本稿では,光子予算に制限されたコヒーレントおよび回折制限非コヒーレント光場の状態判別とパラメータ推定に,学習された回折光学を適用した。
最適測定の事前知識なく、各タスクのメリットの図形を直接最適化し、物理的に実現可能な回折光学ニューラルネットワークは、標準測定を実質的に上回り、与えられた数の光子と漸近極限の量子限界にアプローチする。
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