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Enregistrement W1988837776 · doi:10.1103/physrevlett.107.083603

Quantum Spatial Superresolution by Optical Centroid Measurements

2011· article· en· W1988837776 sur OpenAlexaff
Heedeuk Shin, Kam Wai Clifford Chan, Hye Jeong Chang, Robert W. Boyd

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesDefense Advanced Research Projects Agency
Mots-clésCentroidOpticsPhotonSuperresolutionPhysicsImage resolutionRealization (probability)Interference (communication)Resolution (logic)Computer scienceImage (mathematics)Computer visionStatisticsArtificial intelligenceTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum lithography (QL) has been suggested as a means of achieving enhanced spatial resolution for optical imaging, but its realization has been held back by the low multiphoton detection rates of recording materials. Recently, an optical centroid measurement (OCM) procedure was proposed as a way to obtain spatial resolution enhancement identical to that of QL but with higher detection efficiency (M. Tsang, Phys. Rev. Lett. 102, 253601 (2009)). Here we describe a variation of the OCM method with still higher detection efficiency based on the use of photon-number-resolving detection. We also report laboratory results for two-photon interference. We compare these results with those of the standard QL method based on multiphoton detection and show that the new method leads to superresolution but with higher detection efficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations62
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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