論文の概要: Adaptive Information Mining: Approaching the Quantum Limit of Super-Resolution Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37491v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 16:17:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.688384
• Title: Adaptive Information Mining: Approaching the Quantum Limit of Super-Resolution Imaging
• Title（参考訳）: 適応情報マイニング -超解像イメージングの量子限界へのアプローチ-
• Abstract要約: レイリー限界」は、撮像装置で収集した光子の準最適測定の結果である。 本稿では、入射光子を逐次精度良く測定することで超高分解能を実現するフレームワークであるAdaptive Information Miningを提案する。 提案手法は,従来の固定像の限界に対処し,量子制限超解像像への実践的な道筋を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The "Rayleigh limit" is not an intrinsic property of light, but a consequence of sub-optimal measurement of collected photons by the imaging instrument. To overcome this limitation, we present Adaptive Information Mining, a framework that achieves super-resolution by using sequentially refined measurements for incoming photons. Our approach employs a reconfigurable imaging system that dynamically reshapes the instrument measurement responses to maximize the Fisher information and guide scene estimation toward the fundamental quantum limit, even in deep sub-Rayleigh regimes. We demonstrate that this approach achieves an estimation error 2-5 times closer to the fundamental quantum limit than traditional direct imaging when imaging point sources, without requiring any prior knowledge of their positions and brightnesses. Importantly, we demonstrate that AIM can be extended to fully blind multi-parameter estimation in scenarios involving an unknown number of sources or turbulence-induced wavefront distortions. Our approach addresses the limitations of conventional fixed imaging, offering a practical path toward quantum-limited super-resolution imaging.
• Abstract（参考訳）: レイリー限界」は光の本質的な性質ではなく、撮像装置で収集した光子の準最適測定の結果である。 この制限を克服するために、入射光子を逐次精度良く測定することで超高分解能を実現するフレームワークであるAdaptive Information Miningを提案する。 提案手法では,装置計測応答を動的に調整し,フィッシャー情報の最大化と基本量子限界へのシーン推定の誘導を行う再構成可能な撮像システムを用いている。 提案手法は, 位置や明るさに関する事前の知識を必要とせず, 従来の直接撮像法に比べて2～5倍の精度で推定誤差を推定できることを実証する。 重要なことは、未知の音源数や乱れによる波面歪みを含むシナリオにおいて、AIMを全盲マルチパラメータ推定に拡張できることである。 提案手法は,従来の固定像の限界に対処し,量子制限超解像像への実践的な道筋を提供する。

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