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Enregistrement W3007801630 · doi:10.1103/physreva.102.023712

Quantum photonics with active feedback loops

2020· article· en· W3007801630 sur OpenAlexaff
M. Engelkemeier, Lennart Lorz, Syamsundar De, Benjamin Brecht, Ish Dhand, Martin B. Plenio, Christine Silberhorn, Jan Sperling

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensXanadu Quantum Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Research Council
Mots-clésPhotonicsPhotonNonlinear systemQuantumPhysicsComputer scienceRepresentation (politics)Topology (electrical circuits)Quantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We develop a unified theoretical framework for the efficient description of multiphoton states generated and propagating in loop-based optical networks which contain nonlinear elements. These active optical components are modeled as nonlinear media, resembling a two-mode squeezer. First, such nonlinear components can be seeded to manipulate quantum states of light, as such enabling photon addition protocols. And, second, they can function as an amplifying medium for quantum light. To prove the practical importance of our approach, the impact of multiple round trips is analyzed for states propagating in experimentally relevant loop configurations of networks, such as time-multiplexed driven quantum walks and iterative photon-number state generation protocols. Our method not only enables us to model such complex systems but also allows us to propose alternative setups that overcome previous limitations. To characterize the systems under study, we provide exact expressions for fidelities with target states, success probabilities of heralding-type measurements, and correlations between optical modes, including many realistic imperfections. Moreover, we provide an easily implementable numerical approach by devising a vector-type representation of photonic states, measurement operators, and passive and active processes.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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