論文の概要: Approaching quantum limits in sub-Rayleigh resolution using phase modulation optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.08034v1
• Date: Thu, 05 Nov 2026 13:53:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-07 04:55:13.525533
• Title: Approaching quantum limits in sub-Rayleigh resolution using phase modulation optimization
• Title（参考訳）: 位相変調最適化を用いたサブレイリー分解能の量子限界へのアプローチ
• Abstract要約: ホログラフィーをベースとしたSPADEは、低コスト、安定した光学配置、実装の容易さから、原理実証実験に広く利用されている。 交互フーリエ変換と位相変調はユニタリ光変換を実装することができる。 我々はバックプロパゲーションを用いて空間光変調器の位相プロファイルを最適化し、情報とエネルギーの両方で効率的な量子計測を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatial-mode demultiplexing (SPADE) has made significant progress in incoherent optical imaging and has been implemented through various experimental approaches. Holography-based SPADE is widely used in proof-of-principle experiments because of its low cost, stable optical arrangement, and ease of implementation. However, its low photon utilization severely limits its practical applications. Alternating Fourier transforms and phase modulations can implement unitary optical transformations. Building on this idea, we use backpropagation to optimize the phase profiles of spatial light modulators (SLMs) and thereby design quantum measurements that are efficient in both information and energy. We study centroid--separation estimation for two incoherent point sources, using Fisher information or the estimation errors of an auxiliary neural network estimator as optimization objectives. As the number of SLMs increases, the optimized measurements approach the quantum limits characterized by the quantum Cramér-Rao bound and the information-regret tradeoff relation. With a few SLMs, our method can outperform direct imaging, showing its potential for superresolution imaging.
• Abstract（参考訳）: 空間モードデマルチプレクシング (SPADE) は、非コヒーレント光学画像において大きな進歩を遂げており、様々な実験的アプローチによって実装されている。 ホログラフィーをベースとしたSPADEは、低コスト、安定した光学配置、実装の容易さから、原理実証実験に広く利用されている。 しかし、その低光子利用は実用性を著しく制限する。 交互フーリエ変換と位相変調はユニタリ光変換を実装することができる。 このアイデアに基づいて、空間光変調器(SLM)の位相プロファイルを最適化するためにバックプロパゲーションを使用し、情報とエネルギーの両方で効率的な量子計測を設計する。 我々は、フィッシャー情報や補助的ニューラルネットワーク推定器の推定誤差を最適化目的として、2つの不整点源に対するセントロイド分離推定について検討した。 SLMの数が増加するにつれて、最適化された測定は、量子クラメル・ラオ境界と情報-相対トレードオフ関係によって特徴づけられる量子限界にアプローチする。 数個のSLMで直接撮像より優れており,超高分解能撮像の可能性を示している。

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