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Enregistrement W4225275472 · doi:10.1364/oe.456433

High-speed imaging of spatiotemporal correlations in Hong-Ou-Mandel interference

2022· article· en· W4225275472 sur OpenAlexafffund
Xiaoqin Gao, Yingwen Zhang, Alessio D’Errico, Khabat Heshami, Ebrahim Karimi

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundCanada Research Chairs
Mots-clésPhysicsSpontaneous parametric down-conversionPhotonInterference (communication)OpticsQuantum imagingQuantum opticsMeasure (data warehouse)Degrees of freedom (physics and chemistry)Photon countingQuantum channelParametric statisticsPhoton entanglementQuantumQuantum entanglementComputer scienceQuantum networkQuantum mechanicsTelecommunicationsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hong-Ou-Mandel interference effect lies at the heart of many emerging quantum technologies whose performance can be significantly enhanced with increasing numbers of entangled modes one could measure and thus utilize. Photon pairs generated through the process of spontaneous parametric down conversion are known to be entangled in a vast number of modes in the various degrees of freedom (DOF) the photons possess such as time, energy, and momentum, etc. Due to limitations in detection technology and techniques, often only one such DOFs can be effectively measured at a time, resulting in much lost potential. Here, we experimentally demonstrate, with the aid of a time tagging camera, high speed measurement and characterization of two-photon interference. With a data acquisition time of only a few seconds, we observe a bi-photon interference and coalescence visibility of ∼64% with potentially up to ∼2 × 10 3 spatial modes. These results open up a route for practical applications of using the high dimensionality of spatiotemporal DOF in two-photon interference, and in particular, for quantum sensing and communication.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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