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Enregistrement W4410392416 · doi:10.1103/physrevlett.134.190804

Quantum-Enhanced Beam Tracking Surpassing the Heisenberg Uncertainty Limit

2025· article· en· W4410392416 sur OpenAlexafffund
Yingwen Zhang, Duncan England, Noah Lupu-Gladstein, Frédéric Bouchard, Guillaume Thekkadath, Philip J. Bustard, Ebrahim Karimi, Benjamin Sussman

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésQuantum limitHeisenberg limitPhysicsLimit (mathematics)Uncertainty principleQuantumBeam (structure)Quantum mechanicsTracking (education)Theoretical physicsQuantum entanglementMathematicsOpticsMathematical analysisQuantum network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining a beam's full trajectory requires tracking both its position and momentum (angular) information. However, the product of position and momentum uncertainty in a simultaneous measurement of the two parameters is bound by the Heisenberg uncertainty limit (HUL). In this work, we present a proof-of-principle demonstration of a quantum-enhanced beam tracking technique, leveraging the inherent position and momentum entanglement between photons produced via spontaneous parametric down-conversion (SPDC). We show that quantum entanglement can be exploited to achieve a beam tracking accuracy beyond the HUL in a simultaneous measurement. Moreover, with existing detection technologies, it is already possible to achieve near real-time beam tracking capabilities at the single-photon level. The technique also exhibits high resilience to background influences, with negligible reduction in tracking accuracy even when subjected to a disruptive beam that is significantly brighter than SPDC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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