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Enregistrement W2106958976 · doi:10.1088/1367-2630/15/10/105025

Signatures of Hong–Ou–Mandel interference at microwave frequencies

2013· article· en· W2106958976 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrowaveInterference (communication)Quantum interferencePhotonBandwidth (computing)GaussianGaussian beam

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-photon quantum interference at a beam splitter, commonly known as Hong–Ou–Mandel interference, is a fundamental demonstration of the quantum mechanical nature of electromagnetic fields and a key component of various quantum information processing protocols. The phenomenon was recently demonstrated with microwave-frequency photons by Lang et al (2013 Nature Phys. 9 345–8). This experiment employed circuit QED systems as sources of microwave photons, and was based on the measurement of second-order cross-correlation and auto-correlation functions of the microwave fields at the outputs of the beam splitter using linear detectors. Here we present the calculation of these correlation functions for the cases of inputs corresponding to: (i) trains of pulsed Gaussian or Lorentzian single microwave photons and (ii) resonant fluorescent microwave fields from continuously driven circuit QED systems. In both cases, the signature of two-photon quantum interference is a suppression of the second-order cross-correlation function for small delays. The experiment described in Lang et al (2013) was performed with trains of Lorentzian single photons, and very good agreement with experimental data is obtained. The results are relevant not only to interference experiments using circuit QED systems, but any such setup with highly controllable sources and time-resolved detection.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations21
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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