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Enregistrement W2091902409 · doi:10.1109/cleoe-iqec.2013.6801616

Time-resolved double-slit interference pattern measurement with entangled photons

2013· article· en· W2091902409 sur OpenAlexaff
Piotr Kolenderski, Carmelo Scarcella, Kelsey D. Johnsen, Deny R. Hamel, Catherine Holloway, Simone Tisa, Alberto Tosi, Kevin J. Resch, Thomas Jennewein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsInterference (communication)Quantum entanglementPhotonDouble-slit experimentDuality (order theory)Wave–particle dualityOpticsParticle (ecology)DetectorQuantumPhoton entanglementQuantum mechanicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. The essence of wave-particle duality is that particles passing through slits form a pattern that can only be explained by resorting to wave mechanics. Here we present results that provide insight into the buildup of the multiple-slit interference pattern. The perfect time resolved measurements would ideally involve a single-particle source and an array of single-particle noiseless detectors featuring perfect quantum efficiency and time resolution. In previous experiments for electrons [1], photons [2] and molecules [3], detection of single particles was limited by minimum acquisition times, thus denying access to precise timing information. We make a significant step forward, approaching the perfect measurement very closely and showing real-time interference pattern buildup of single-photon detections as a result of passing through a system of multiple slits. These measurements accessed precise timing information, allowing us to analyse the interference pattern's formation process and effects of entanglement.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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