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Enregistrement W1964088062 · doi:10.1103/physrevlett.112.223602

Scalable Spatial Superresolution Using Entangled Photons

2014· article· en· W1964088062 sur OpenAlexaff
Lee A. Rozema, J.D. Bateman, Dylan H. Mahler, Ryo Okamoto, Amir Feizpour, Alex Hayat, Aephraim M. Steinberg

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsPhotonInterference (communication)Quantum metrologyVisibilityMeasure (data warehouse)OpticsCentroidQuantumQuantum imagingPhoton countingQuantum entanglementQuantum mechanicsComputer scienceQuantum networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

N00N states-maximally path-entangled states of N photons-exhibit spatial interference patterns sharper than any classical interference pattern. This is known as superresolution. However, even given perfectly efficient number-resolving detectors, the detection efficiency of all previous measurements of such interference would decrease exponentially with the number of photons in the N00N state, often leading to the conclusion that N00N states are unsuitable for spatial measurements. A technique known as the "optical centroid measurement" has been proposed to solve this and has been experimentally verified for photon pairs; here we present the first extension beyond two photons, measuring the superresolution fringes of two-, three-, and four-photon N00N states. Moreover, we compare the N00N-state interference to the corresponding classical superresolution interference. Although both provide the same increase in spatial frequency, the visibility of the classical fringes decreases exponentially with the number of detected photons. Our work represents an essential step forward for quantum-enhanced measurements, overcoming what was believed to be a fundamental challenge to quantum metrology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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