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Enregistrement W3022638146 · doi:10.1103/physreva.101.053808

Multidimensional quantum-enhanced target detection via spectrotemporal-correlation measurements

2020· article· en· W3022638146 sur OpenAlexafffund
Yingwen Zhang, Duncan England, A. Nomerotski, P. Švihra, Steven Ferrante, Paul Hockett, Benjamin Sussman

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of OttawaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesDefence Research and Development Canada
Mots-clésPhotonQuantumNoise (video)PhysicsQuantum correlationParametric statisticsQuantum sensorComputer scienceQuantum networkQuantum mechanicsQuantum informationMathematicsQuantum discordQuantum entanglementArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work we investigate quantum-enhanced target detection in the presence of large background noise using multidimensional quantum correlations between photon pairs generated through spontaneous parametric down-conversion. Until now similar experiments have only utilized one of the photon pairs' many degrees of freedom such as temporal correlations and photon number correlations. Here, we utilized both temporal and spectral correlations of the photon pairs and achieved over an order of magnitude reduction to the background noise and in turn significant reduction to data acquisition time when compared to utilizing only temporal modes. We believe this work represents an important step in realizing a practical, real-time quantum-enhanced target detection system. The demonstrated technique will also be of importance in many other quantum sensing applications and quantum communications.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations74
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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