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Enregistrement W3034885280 · doi:10.1038/s41534-020-00320-y

Quantum-enhanced interferometry with large heralded photon-number states

2020· article· en· W3034885280 sur OpenAlexfundno aff
Guillaume Thekkadath, Monika E. Mycroft, Bryn A. Bell, C. G. Wade, A. Eckstein, D. S. Phillips, Raj B. Patel, Adam Buraczewski, Adriana E. Lita, Thomas Gerrits, Sae Woo Nam, Magdalena Stobińska, A. I. Lvovsky, Ian A. Walmsley

Notice bibliographique

Revuenpj Quantum Information · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInterferometryPhysicsPhotonQuantum entanglementQuantum sensorQuantum opticsPhoton entanglementPhotonicsQuantum metrologyQuantumSensitivity (control systems)OpticsQuantum imagingQuantum mechanicsQuantum networkElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Quantum phenomena such as entanglement can improve fundamental limits on the sensitivity of a measurement probe. In optical interferometry, a probe consisting of N entangled photons provides up to a $$\sqrt{N}$$ N enhancement in phase sensitivity compared to a classical probe of the same energy. Here, we employ high-gain parametric down-conversion sources and photon-number-resolving detectors to perform interferometry with heralded quantum probes of sizes up to N = 8 (i.e. measuring up to 16-photon coincidences). Our probes are created by injecting heralded photon-number states into an interferometer, and in principle provide quantum-enhanced phase sensitivity even in the presence of significant optical loss. Our work paves the way toward quantum-enhanced interferometry using large entangled photonic states.

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 seuil0,006

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations66
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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