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Enregistrement W3083132694 · doi:10.1364/oe.404309

Fast generation and detection of spatial modes of light using an acousto-optic modulator

2020· article· en· W3083132694 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSpatial light modulatorPhase modulationSpatial frequencyMultiplexingLight beamQuantum tomographyPhase (matter)Quantum stateStructured lightDigital micromirror device

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial modes of light provide a high-dimensional space that can be used to encode both classical and quantum information. Current approaches for dynamically generating and measuring these modes are slow, due to the need to reconfigure a high-resolution phase mask such as a spatial light modulator or digital micromirror device. The process of updating the spatial mode of light can be greatly accelerated by multiplexing a set of static phase masks with a fast, image-preserving optical switch, such as an acousto-optic modulator (AOM). We experimentally realize this approach, using a double-pass AOM to generate one of five orbital angular momentum states with a switching rate of up to 500 kHz. We then apply this system to perform fast quantum state tomography of spatial modes of light in a 2-dimensional Hilbert space by projecting the unknown state onto six spatial modes comprising three mutually unbiased bases. We are able to reconstruct arbitrary states in under 1 ms with an average fidelity of 96.9%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,231
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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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