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Enregistrement W4385812865 · doi:10.1038/s41566-023-01272-3

Interferometric imaging of amplitude and phase of spatial biphoton states

2023· article· en· W4385812865 sur OpenAlexafffund
Danilo Zia, Nazanin Dehghan, Alessio D’Errico, Fabio Sciarrino, Ebrahim Karimi

Notice bibliographique

RevueNature Photonics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRandom lasers and scattering media
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundCanada Research ChairsUniversity of Ottawa
Mots-clésQuantum imagingPhysicsQuantum statePhotonQuantum metrologySuperposition principleHolographyInterferometryOpticsQuantumQuantum technologyCoincidenceQuantum sensorComputer scienceQuantum tomographyQuantum mechanicsOpen quantum system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High-dimensional biphoton states are promising resources for quantum applications, ranging from high-dimensional quantum communications to quantum imaging. A pivotal task is fully characterizing these states, which is generally time-consuming and not scalable when projective measurement approaches are adopted; however, new advances in coincidence imaging technologies allow for overcoming these limitations by parallelizing multiple measurements. Here we introduce biphoton digital holography, in analogy to off-axis digital holography, where coincidence imaging of the superposition of an unknown state with a reference state is used to perform quantum state tomography. We apply this approach to single photons emitted by spontaneous parametric down-conversion in a nonlinear crystal when the pump photons possess various quantum states. The proposed reconstruction technique allows for a more efficient (three orders of magnitude faster) and reliable (an average fidelity of 87%) characterization of states in arbitrary spatial modes bases, compared with previously performed experiments. Multiphoton digital holography may pave the route toward efficient and accurate computational ghost imaging and high-dimensional quantum information processing.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations78
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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