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Enregistrement W4400222112 · doi:10.48550/arxiv.2406.19991

Towards Arbitrary Time-frequency Mode Squeezing with Self-conjugated Mode Squeezing in Fiber

2024· preprint· en· W4400222112 sur OpenAlexfundno aff
Han Liu, Meng Lon Iu, Noor Hamdash, Amr S. Helmy

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésQuantum entanglementPhysicsFiberQuantum mechanicsOpticsMaterials scienceQuantum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical parametric amplification generates squeezed light in device-specific sets of time-frequency eigenmodes, and it has been widely accepted that detection and utilization of squeezing must comply with this modal constraint. We show that this constraint can be considerably relaxed under the continuous-wave pump and broadband phase-matching approximation, where the modal decomposition is non-unique. Specifically, any time-frequency mode with "self-conjugated" spectral symmetry can approximate a squeezing eigenmode, and partial homodyne detection can herald squeezing in arbitrary time-frequency modes. We demonstrate this using a high-efficiency, low-loss all-fiber source, measuring 4.38 +- 0.11dB and 0.88 +- 0.09 dB squeezing on partially coherent and chaotic self-conjugated modes. Using a bichromatic self-conjugated mode with reduced local-oscillator noise, we achieve 7.50 +- 0.12dB squeezing, which represents the highest level reported for fully guided-wave squeezing sources based on chi(2) and chi(3) nonlinearities.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,158 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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