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Enregistrement W3084096893 · doi:10.1088/1367-2630/abb688

Investigation of underwater quantum channels in a 30 meter flume tank using structured photons

2020· article· en· W3084096893 sur OpenAlexafffund
Felix Hufnagel, Alicia Sit, Frédéric Bouchard, Yingwen Zhang, Duncan England, Khabat Heshami, Benjamin Sussman, Ebrahim Karimi

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPhysicsUnderwaterQuantum key distributionQuantum information scienceQuantum channelPhotonQuantum cryptographyPolarization (electrochemistry)Underwater acoustic communicationOpticsQuantumSuperposition principleQuantum mechanicsQuantum informationQuantum entanglement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Underwater quantum communication has recently been explored using polarization and orbital angular momentum (OAM). Here, we show that spatially structured modes, e.g., a coherent superposition of beams carrying both polarization and OAM, can also be used for underwater quantum cryptography. We also use the polarization degree of freedom to investigate the impact of the channel length on key rates for quantum communication applications. The underwater channel proves to be a difficult environment for establishing quantum communication as underwater optical turbulence results in significant beam wandering and distortions. However, the errors associated to the turbulence do not result in error rates above the threshold for establishing a positive key in a quantum communication link with both the polarization and spatially structured photons. The impact of the underwater channel on the spatially structured modes is also investigated at different distances using polarization tomography.

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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,465

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations57
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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