Techno realizmus: Adaptív fotonküszöblés a kvantuminformációban és az érzékelésben: elmélet, megvalósítás és alkalmazások

Adaptív fotonküszöblés a kvantuminformációban és az érzékelésben: elmélet, megvalósítás és alkalmazások

(Ferenc Lengyel)

(2024. október)

http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.22732.63362

Absztrakt:

Ez a könyv az adaptív fotonküszöblés transzformatív területét vizsgálja, amely a kvantumoptikai érzékelés és a kvantumkommunikációs protokollok új megközelítése. A fotonfelismerő technológia integrálásával feltárjuk, hogy a hangolható küszöbértékek hogyan növelhetik a kvantumrendszerek hatékonyságát és pontosságát, különösen alacsony fotonszámú forgatókönyvekben. A könyv átfogóan lefedi az alapvető elméleteket, a legújabb technológiai fejlesztéseket és gyakorlati alkalmazásokat a kvantumkulcs-elosztás, a LiDAR és a kvantumkommunikáció területén. Az adaptív fotonküszöböt, a fotonszám-feloldó detektorokat és az N-fotonköteg-emissziós rendszereket alaposan megvitatják, így ez a munka értékes mind az elméleti, mind az alkalmazott kvantumoptika szakemberei és rajongói számára.

Tartalomjegyzék:

Bevezetés a fotonküszöbölésbe kvantumrendszerekben 1.1 A fotonfelismerő technológia áttekintése1.2 A kvantumoptikai érzékelés alapjai1.3 Kvantuminformáció-feldolgozás fotonokkal
Fotonstatisztika és adaptív fotonküszöbölés 2.1 Fotonszámlálás és statisztikai becslések2.2 A halászok információinak maximalizálása hangolható küszöbértékekkel2.3 Fotoncsomózás és a nem triviális küszöbértékek szerepe
Quantum LiDAR és kvantumkulcs-elosztási alkalmazások 3.1 Quantum LiDAR autonóm rendszerekhez3.2 Adaptív küszöbértékek a kvantumkulcs-elosztásban3.3 A távérzékelés fejlesztése a Quantum LiDAR segítségével
Fotonfelismerő technológia: megvalósítások és kihívások 4.1 Szupravezető nanohuzal detektorok4.2 Fotonküszöb-detektorok megvalósítása4.3 A fotonszám-feloldó detektorok korlátainak leküzdése
Elméleti alapok: Fisher-információ és küszöboptimalizálás 5.1 Fisher-információ a kvantumérzékelésben5.2 A fotonküszöbök adaptív munkafolyamata5.3 A fotonfelismerő és a klasszikus fotodetektorok összehasonlítása
N-fotonköteg-emisszió a kvantuminformáció-feldolgozásban 6.1 N-fotonforrások és antibunching állapotok6.2 A sötét állapotok és az éles eltolódások szerepe a fotonkötegelésben6.3 Hi-Fi fotonforrások kvantumhálózatokban
A lineáris polarizáció kvantumfokú (DoLP) képalkotásának alkalmazásai 7.1 A Quantum DoLP kamera: mechanizmusok és felhasználási esetek7.2 DoLP képalkotás csillagászati és térinformatikai elemzéshez7.3 Az infravörös és termikus képalkotás javítása kvantumérzékelőkkel
A kvantumoptikai kommunikációs protokollok fejlődése 8.1 Az adaptív fotonküszöb integrálása a QKD8.2 N-foton kötegekbe a biztonságos kvantumcsatornákért8.3 A kvantumkommunikációs hálózatok jövőbeli kilátásai
Fotonküszöbelő rendszerek programozása és szimulációja 9.1 Kódstruktúrák fotondetektálási szimulációkhoz9.2 Python és kvantum információfeldolgozó könyvtárak9.3 Monte Carlo szimulációk adaptív fotonérzékeléshez
Következtetés: Az adaptív kvantumérzékelés jövője 10.1 Várható innovációk a kvantumérzékelési technológiákban10.2 Kihívások és jövőbeli kutatási irányok10.3 A fotonküszöbök integrálása kvantum-számítástechnikai architektúrákba

1. fejezet: Bevezetés a kvantumrendszerek fotonküszöbölésébe

1.1 A fotonfelismerő technológia áttekintése

A fotondiszkrét technológia jelentős előrelépést jelent a kvantumoptikai érzékelés területén, ahol elengedhetetlen az egyes fotonok és a kvantumrendszereken belüli kölcsönhatásaik megoldása. Hagyományos egyfoton-detektorokat (SPD) fejlesztettek ki annak azonosítására, hogy a fotonok jelen vannak-e vagy sem, amelyek korlátozott hasznosságot kínálnak összetettebb kvantumérzékelési alkalmazásokban, például fotonstatisztika-alapú érzékelésben és kommunikációban. A fotonfelismerő technológia megjelenése új paradigmát vezet be, ahol az adaptív fotonküszöb növelheti a fotondetektálás pontosságát és hatékonyságát a különböző kvantumalkalmazásokban.

Fotonfelismerő vs. egyfoton-detektorokAz egyfoton-detektorok (SPD-k) hagyományosan egy vagy több foton jelenlétének észlelésével működnek, de nem képesek megkülönböztetni a különböző fotonszám-állapotokat. A fotonfelismerő ezzel szemben egy adaptív küszöbmechanizmus bevezetésével működik, amely lehetővé teszi a fotonstatisztikák detektálását anélkül, hogy pontos fotonszám-felbontó képességekre lenne szükség. Ez különösen értékessé teszi a fotonfelismerőket gyenge fényviszonyok között vagy olyan helyzetekben, ahol a fotonszám felbontása kihívást jelent.

A fotonfelismerő technológia legfontosabb újítása abban rejlik, hogy képes dinamikusan beállítani a fotondetektálási küszöböt a környezeti tényezők és a jel tulajdonságai alapján. Ez valós időben történik, adaptív algoritmusok segítségével, amelyek maximalizálják a fotonstatisztikákból kinyert Fisher-információkat. Az észlelési küszöb optimalizálásával a fotonfelismerők bizonyos alkalmazásokban megközelíthetik a lövési zaj határértékét, meghaladva a hagyományos SPD-k teljesítményét.

Vizsgáljuk meg a fotonfelismerő technológia fő összetevőit és működési elveit.

A fotonfelismerő technológia matematikai kereteA fotonfelismerő technológia alapelve a fotonstatisztikán működő küszöbérték-függvény használata, amelyet a fotonküszöb-válasz függvény következő egyenlete ír le:

a(n,t)=Θ(n−t)a(n, t) = \Theta(n - t)a(n,t)=Θ(n−t)

Itt az nnn a bejövő fotonok számát jelenti egy adott időablakban, ttt pedig a fotonküszöb, amely dinamikusan állítható az érzékelő optimalizálási algoritmusa alapján. A Θ\ThetaΘ lépésfüggvény logikai "1"-et regisztrál, ha a fotonok száma meghaladja a ttt küszöböt, ellenkező esetben pedig "0"-t.

A q(t)q(t)q(t) fotonszámlálási sebesség a következőképpen fejezhető ki:

q(t)=1−∑n=0t−1p(n)q(t) = 1 - \sum_{n=0}^{t-1} p(n)q(t)=1−n=0∑t−1p(n)

ahol p(n)p(n)p(n) a bejövő optikai tér fotonszám-valószínűségi eloszlása. Ez a számlálási sebesség határozza meg annak valószínűségét, hogy a fotonfelismerő a ttt küszöbön vagy afelett észlel egy fotont.

A Fisher-információ J(t,μ)J(t, \mu)J(t,μ), amely központi szerepet játszik a fotonfelismerő teljesítményében, azt méri, hogy a detektálási folyamat mennyi információt nyer ki egy μ\muμ paraméterről (például az átlagos fotonszámról vagy a polarizáció mértékéről):

J(t,μ)=(∂μq(t))2q(t)2q(t)[1−q(t)]J(t, \mu) = \frac{(\partial_\mu q(t))^2}{q(t) [1 - q(t)]}J(t,μ)=q(t)[1−q(t)](∂μq(t))2

A ttt küszöb J(t,μ)J(t, \mu)J(t,μ) maximalizálása érdekében történő beállításával a fotonfelismerő közel optimális detektálási teljesítményt érhet el egy adott érzékelési feladathoz, ezáltal javítva a kvantumoptikai rendszerek általános hatékonyságát.

Adaptív küszöbérték-mechanizmus

A fotonfelismerők adaptív algoritmussal vannak felszerelve, amely valós időben frissíti az észlelési küszöböt a megfigyelt fotonstatisztikák alapján. Az algoritmus iteratív módon működik, megbecsülve egy μ\muμ paramétert (például az átlagos fotonszámot), és beállítja a ttt küszöbértéket a Fisher-információ maximalizálása érdekében:

t′=argmaxtJ(t,μ)t' = \arg \max_{t} J(t, \mu)t′=argtmaxJ(t,μ)

Az adaptív munkafolyamatot az alábbi folyamatábra szemlélteti, amely az iteratív folyamatot ábrázolja:

Kezdeti mérés: A fotonfelismerő a fotonstatisztikát egy kezdeti küszöb t0t_0t0 segítségével méri.
Becslés: A rendszer becslést μ^0\hat{\mu}_0μ^0 kiszámít az ismeretlen paraméterre (pl. átlagos fotonszám).
Küszöbérték-frissítés: A küszöbérték a számított Fisher-adatok alapján t1t_1t1-re frissül.
Új mérés: Új fotonszámláló ablak kezdődik, amely a frissített küszöbértéket használja további adatok gyűjtésére.
Újrabecslés: A rendszer az új mérések alapján finomítja becslését μ^1\hat{\mu}_1μ^1.
Konvergencia: A folyamat addig iterál, amíg egy konvergenciakritérium nem teljesül (azaz a becslési hiba egy meghatározott küszöbérték alá nem esik).

Ez az iteratív folyamat lehetővé teszi a fotonfelismerő számára, hogy dinamikusan alkalmazkodjon érzékenységét a bemeneti fotonáramhoz, növelve a paraméterek becslésének pontosságát még környezeti zaj jelenlétében is.

Grafikus illusztráció: Fotonfelismerő és egyfotondetektor összehasonlítása

Az alábbiakban grafikus összehasonlítás látható a fotonfelismerők és a hagyományos egyfoton-detektorok (SPD-k) teljesítménye között változó fényviszonyok között:

A grafikon azt szemlélteti, hogy a fotonok számának növekedésével az adaptív küszöbértékkel rendelkező fotonfelismerők jelentősen felülmúlják az SPD-ket a gyenge jelek észlelésében, miközben minimalizálják a zajt. Az SPD-k korlátokat mutatnak a magasabb fotonszámú állapotok feloldásában, ahol a fotonfelismerő technológia kiemelkedik a nem triviális küszöbértékek kihasználásával.

Python kódpélda: Photon Discerner válasz szimulálása

A fotonfelismerők viselkedésének bemutatására egy szimulált kvantumoptikai érzékelési feladatban Python segítségével modellezhetjük a fotonszámlálási folyamatot. Az alábbi példa bemutatja, hogyan lehet szimulálni a q(t)q(t)q(t) fotonszámlálási sebességet és optimalizálni az észlelési küszöböt:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Definiálja a fotonszám-eloszlást (Poisson-eloszlás az egyszerűség kedvéért)

def photon_distribution(mean_photon_number, max_photons):

return [((mean_photon_number ** n) * np.exp(-mean_photon_number)) / np.math.factorial(n) for n in range(max_photons)]

# Számítsa ki a számlálási sebességet q(t)

def counting_rate(küszöbérték, photon_probs):

return 1 - SZUM(photon_probs[:Küszöb])

# Szimulálás különböző küszöbértékekre

mean_photon_number = 3,0

max_photons = 10

photon_probs = photon_distribution(mean_photon_number, max_photons)

küszöbértékek = tartomány(1, max_photons)

counting_rates = [counting_rate(t, photon_probs) for t küszöbértékekben]

# Az eredmények ábrázolása

plt.plot(küszöbértékek; counting_rates; label="Számlálási arány")

plt.xlabel("Küszöbérték (t)")

plt.ylabel("q(t) számlálási sebessége")

plt.title("Fotonszámlálási arány vs. küszöbérték")

plt.legend()

plt.show()

Ez a szimuláció egy alapvető Poisson-eloszlású fotonforrást modellez, bemutatva, hogy a q(t)q(t)q(t) számlálási sebesség hogyan változik a ttt küszöbértékkel. A következő lépés az adaptív küszöbérték bevezetése lenne a ttt iteratív frissítésével a Fisher-információk maximalizálása érdekében.

Alkalmazások a kvantum LiDAR-ban és a kvantumkommunikációban

A fotonfelismerő technológia kritikus szerepet játszik a kvantum LiDAR és kvantumkulcs-elosztási (QKD) protokollok teljesítményének javításában. A fotondetektálási küszöb valós idejű dinamikus beállításával a fotonfelismerők optimalizálhatják a fotonforrásokat a biztonságos kommunikáció és a nagy felbontású távérzékelés érdekében. Ezeket az alkalmazásokat a következő fejezetekben részletesebben is megvizsgáljuk, ahol konkrét felhasználási eseteket és technológiai megvalósításokat vizsgálunk.

A fotonfelismerő technológia áttekintése előkészíti a terepet annak mélyebb feltárásához, hogy az adaptív küszöbök hogyan forradalmasíthatják a kvantumoptikai érzékelést és kommunikációt. A következő fejezetekben feltárjuk azokat az alapvető fogalmakat, amelyek támogatják ezt a technológiát, valamint annak valós rendszerekben való alkalmazását.

1. fejezet: Bevezetés a kvantumrendszerek fotonküszöbölésébe

1.2 A kvantumoptikai érzékelés alapjai

A kvantumoptikai érzékelés előrelépést jelent a kvantumjelenségek rendkívül alacsony fényviszonyok mellett történő mérésének és elemzésének képességében, ahol a klasszikus érzékelési módszerek elégtelenné válnak. A kvantumoptikai érzékelés középpontjában a fény és az anyag kölcsönhatása áll, ahol a fény kvantumállapotait, például az egyes fotonokat, az összefonódott fotonokat vagy a préselt fényt arra használják, hogy a klasszikus érzékelésnél nagyobb pontossággal nyerjék ki az információkat.

Ebben a fejezetben megvizsgáljuk a kvantumoptikai érzékelés alapelveit, hangsúlyozva, hogy olyan kvantumtulajdonságokra támaszkodik, mint a szuperpozíció, az összefonódás és a nem klasszikus fotonstatisztika. Ezenkívül megvitatjuk, hogyan optimalizálják a kvantumérzékelőket úgy, hogy elérjék a lövési zajhatárt, és fokozott érzékenységüknek köszönhetően meghaladják a klasszikus zajkorlátokat.

1.2.1 A fény kvantumtermészete

A klasszikus optikában a fényt hullámjelenségként kezelik, amelyet Maxwell egyenletei írnak le. Ezzel szemben a kvantumoptika úgy tekint a fényre, mint amely diszkrét energiacsomagokból, úgynevezett fotonokból áll, amelyek hullám- és részecskeszerű viselkedést mutatnak. Ez a kettősség elengedhetetlen a kvantumoptikai érzékeléshez, mivel lehetővé teszi a fény pontos szabályozását és manipulálását kvantum szinten.

A klasszikus és a kvantumfény közötti egyik alapvető különbség a fotonstatisztika fogalma. A klasszikus fényforrások, mint például az izzólámpák, olyan fényt bocsátanak ki, amely követi a Poisson-statisztikákat. Ezzel szemben a kvantum fényforrások, mint például az egyfoton-kibocsátók, szub-Poisson-i vagy csomósodásgátló fényt hoznak létre, ahol csökken a valószínűsége annak, hogy egyszerre két fotont észleljenek. Ez a tulajdonság központi szerepet játszik az olyan alkalmazásokban, mint a kvantumkulcs-elosztás (QKD) és a kvantumméréstechnika.

A kvantumállapotok matematikai ábrázolása

A fény kvantumállapotait jellemzően az állapotvektorok és sűrűségmátrixok kvantummechanikai formalizmusa képviseli. A ∣ ψ⟩|\psi\rangle∣ψ⟩ kvantumállapotot egy Fock-térben, ahol nnn a fotonok számát jelöli, a következő képlet adja meg:

∣ψ⟩=∑n=0∞cn∣n⟩|\psi\rangle = \sum_{n=0}^{\infty} c_n |n\rangle∣ψ⟩=n=0∑∞cn∣n⟩

Itt cnc_ncn az nnn fotonok kvantumállapotban való jelenlétének valószínűségi amplitúdóját jelenti. Például egy egyfoton állapot felírható:

∣ψ⟩=∣1⟩|\psi\rangle = |1\rangle∣ψ⟩=∣1⟩

Ez az ábrázolás fontos a kvantumoptikai érzékelésben, mivel lehetővé teszi a fény mérését és manipulálását fotonszám szinten.

A fotonstatisztikákat a p(n)p(n)p(n) valószínűségi eloszlás rögzíti, amely leírja az nnn fotonok észlelésének valószínűségét. Koherens állapot (klasszikus fény) esetén a fotonszám-eloszlás Poisson-eloszlást követ:

p(n)=⟨n⟩ne−⟨n⟩n!p(n) = \frac{\langle n \rangle^n e^{-\langle n \rangle}}{n!}p(n)=n!⟨n⟩ne−⟨n⟩

Ahol ⟨n⟩\langle n \rangle⟨n⟩ az átlagos fotonszám. A kvantumfény, mint például a préselt fény, nem klasszikus eloszlásokat mutat, ami gyakran Poisson-szub-statisztikához vezet, ahol a variancia alacsonyabb, mint az átlag.

1.2.2 Lövészaj és kvantummal fokozott érzékenység

A klasszikus optikai érzékelés egyik fő korlátja a lövészaj, egyfajta zaj, amely a fotonok diszkrét természetéből adódik. Bármely optikai mérés pontosságát alapvetően korlátozza a lövési zaj, amely az észlelt fotonok számának négyzetgyökeként skálázódik. A klasszikus érzékelők esetében a jel-zaj arányt (SNR) ez a zajküszöb korlátozza.

A kvantumoptikai érzékelésben azonban a nem klasszikus fényállapotok, például a préselt állapotok vagy az összefonódott fotonok használata lehetővé teszi a lövési zajhatáron túli fokozott érzékenységet. A préselt fény például csökkenti az elektromágneses mező egyik kvadratúrájának bizonytalanságát a másik kvadratúra megnövekedett bizonytalanságának rovására, amint azt a határozatlansági elv szemlélteti:

ΔXΔP≥ħ2\Delta X \Delta P \geq \frac{\hbar}{2}ΔXΔP≥2ħ

Itt XXX és PPP az elektromágneses mező kvadratúráit képviseli. Összenyomott állapotban az egyik kvadratúrában a zaj csökkenthető, ezáltal javítva a mérési pontosságot ebben a dimenzióban. A bizonytalanságnak ez a szorítása központi szerepet játszik számos kvantumérzékelési technológiában, beleértve az olyan gravitációshullám-detektorokat, mint a LIGO, amelyek préselt fényt használnak érzékenységük javítására.

Python szimuláció: Quantum Shot Noise vs. Classical Noise

A klasszikus felvételzaj és a kvantummal feljavított zajcsökkentés közötti különbség szemléltetésére szimulálhatjuk egy koherens állapot (klasszikus fény) és egy összenyomott állapot (kvantumfény) mérését. Az alábbi példa egy Python-kódot mutat be a két forgatókönyv szimulálására:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Paraméterek

mean_photon_number = 100

squeeze_factor = 0,5 # A szorítás mennyisége (kvantumfejlesztés)

# Szimulálja a lövés zaját (klasszikus fény)

classical_noise = np.random.poisson(mean_photon_number, 1000)

# Szimulálja a préselt fényzajt (kvantumfény)

quantum_noise = np.random.poisson(mean_photon_number, 1000) * squeeze_factor

# Az eredmények ábrázolása

plt.ábra(ábra=(10,6))

plt.hist(classical_noise, bins=50; alpha=0.6, label='Klasszikus lövészaj')

plt.hist(quantum_noise, bins=50, alpha=0,6, label='Quantum-Enhanced Noise')

plt.xlabel('Fotonszám')

plt.ylabel('Gyakoriság')

plt.title('A klasszikus lövészaj és a kvantummal felerősített zaj összehasonlítása')

plt.legend()

plt.show()

Ebben a szimulációban a préselt állapot csökkentett zajvarianciát mutat a klasszikus Poisson-zajhoz képest, illusztrálva, hogy a kvantumfény hogyan haladhatja meg a klasszikus zajkorlátokat. Ez képezi a fokozott pontosságú kvantumoptikai érzékelők alapját.

1.2.3 Fotondetektálási és -mérési technikák

A fotondetektálás a kvantumoptikai érzékelés kritikus eleme. Többféle fotondetektor létezik, amelyek mindegyike különböző alkalmazásokra van optimalizálva. A leggyakoribb típusok a következők:

Egyfoton lavinadiódák (SPAD): Ezeket általában olyan alkalmazásokban használják, ahol nagy időfelbontásra és alacsony fotonszám-detektálásra van szükség, például kvantumkulcs-elosztás (QKD).
Szupravezető nanohuzal egyfoton detektorok (SNSPD-k): Ezek a detektorok rendkívül érzékenyek, és kriogén hőmérsékleten rendkívül nagy hatékonysággal (90% felett) képesek detektálni az egyes fotonokat, így ideálisak a kvantumoptikai érzékeléshez a csillagászatban és az alapvető fizikai kísérletekben.
Transition-Edge érzékelők (TES): Ezeket a detektorokat fotonszám-feloldási detektálásra használják, és rendkívül nagy pontossággal rendelkeznek, képesek megkülönböztetni a fotonszám állapotokat. Kritikus fontosságúak a kvantumállapotok pontos mérését igénylő feladatokhoz, például a kvantumoptikai méréstechnikához.

Grafikus objektum: Fotondetektálási technológiák összehasonlítása

Az alábbi ábra a különböző fotondetektálási technológiák relatív teljesítményét mutatja be érzékenység, fotonszám-felbontás és időfelbontás alapján.

Ez az összehasonlítás bemutatja az egyes technológiák erősségeit és gyengeségeit. Az SNSPD és TES detektorok kiemelkedő hatékonyságukkal és felbontásukkal tűnnek ki, így a legmodernebb kvantumoptikai érzékelési alkalmazások választott detektorai.

1.2.4 A kvantumoptikai érzékelés alkalmazásai

A kvantumoptikai érzékelés széles körben alkalmazható, az orvosi képalkotás pontosságának javításától a gravitációs hullámok észleléséig. Az alábbiakban felsorolunk néhány kulcsfontosságú alkalmazási területet:

Kvantumméréstechnika: A kvantumoptikai érzékelők segítségével nagyobb pontosságot érhetnek el az idő, a pozíció és a gravitációs mezők mérésében. Az összefonódott fotonok használata pontosabb méréseket tesz lehetővé, mint a klasszikus módszerek.
Quantum LiDAR: A kvantumoptikai érzékelést alkalmazó LiDAR rendszerek nagyobb felbontást és érzékenységet érhetnek el, így ideálisak az autonóm járművekben és a légkör monitorozásában való alkalmazásokhoz.
Kvantumkulcs-eloszlás (QKD): A kvantumoptikai érzékelők döntő szerepet játszanak a QKD rendszerekben azáltal, hogy biztosítják az egyes fotonok vagy összefonódott fotonpárok pontos észlelését, lehetővé téve a biztonságos kommunikációt, amelyet észlelés nélkül nem lehet lehallgatni.
Csillagászat: A kvantumoptikai érzékelőket a teleszkópokban távoli csillagok és galaxisok gyenge jeleinek észlelésére használják, segítve a megfigyelések pontosságának javítását, és kozmológiai és asztrofizikai felfedezésekhez vezetve.

1. fejezet: Bevezetés a kvantumrendszerek fotonküszöbölésébe

1.3 Kvantuminformáció-feldolgozás fotonokkal

A kvantuminformáció-feldolgozás (QIP) a kvantummechanika alapelveit, például a szuperpozíciót és az összefonódást használja fel a klasszikus rendszerek számára számítási szempontból kivitelezhetetlen feladatok elvégzéséhez. Ebben a részben azt vizsgáljuk, hogy a fotonok, a fény alapvető részecskéi egyedülállóan alkalmasak a QIP-ben való felhasználásra. A környezettel való alacsony kölcsönhatásuk miatt a fotonok nagy távolságokon is képesek megőrizni a kvantumkoherenciát, így ideális kvantuminformáció-hordozók.

A fotonokat a kvantuminformáció-feldolgozás számos kulcsfontosságú alkalmazásában alkalmazzák, beleértve a kvantumkommunikációt, a kvantumkriptográfiát és még magát a kvantumszámítástechnikát is. Ez a fejezet a fotonok kvantumáramkörökben, logikai kapukban és kommunikációs protokollokban betöltött szerepét tárgyalja, valamint a fény kvantumállapotainak létrehozásához, manipulálásához és észleléséhez szükséges technológiákat.

1.3.1 A fotonok kvantumállapotai

A fotonok, mint kvantumrészecskék, állapotok szuperpozíciójában létezhetnek, ami a kvantuminformáció-feldolgozásban való felhasználásuk kulcsa. A kvantuminformációs kontextusban általában kvantumbitekkel vagy qubitekkel foglalkozunk, amelyek a kvantuminformáció alapegységei. A qubit ábrázolható egy foton polarizációs állapotaival. Például a vízszintes polarizáció ∣H⟩|H\rangle∣H⟩ és vertikális polarizáció ∣V⟩|A V\rangle∣V⟩ a 0, illetve az 1 bináris értékeket képviselheti:

∣ψ⟩=α∣H⟩+β∣V⟩|\psi\rangle = \alpha |H\rangle + \béta |V\rangle∣ψ⟩=α∣H⟩+β∣V⟩

Itt a α\alphaα és a β\betaβ komplex számok, amelyek leírják a foton valószínűségi amplitúdóit bármelyik polarizációs állapotban. Ezeknek az amplitúdóknak meg kell felelniük a normalizálási feltételnek:

∣α∣2+∣β∣2=1|\alpha|^2 + |\béta|^2 = 1∣α∣2+∣β∣2=1

A kvantumáramkörökben az ilyen fotonalapú qubitek különböző optikai komponensekkel, például nyalábosztókkal, fázisváltókkal és hullámlemezekkel manipulálhatók. Ezek az összetevők lehetővé teszik számunkra, hogy kvantumműveleteket vagy "kvantumkapukat" hajtsunk végre a fotonállapotokon.

Kvantum-összefonódás fotonokkal

A kvantummechanika egyik legerősebb jelensége az összefonódás, ahol két vagy több részecske korrelál oly módon, hogy az egyik részecske állapota azonnal befolyásolja a másik állapotát, függetlenül a köztük lévő távolságtól. A fotonok olyan tulajdonságokba gabalyodhatnak, mint a polarizáció, és ez az összefonódás kihasználható a kvantuminformáció-feldolgozás különböző alkalmazásaihoz, különösen az olyan kvantumkommunikációs protokollokhoz, mint a kvantumteleportáció és az összefonódás-alapú kvantumkulcs-elosztás (QKD).

Két foton összefonódott állapota a következőképpen ábrázolható:

∣ψ⟩=12(∣H⟩A∣V⟩B+∣V⟩A∣H⟩B)|\psi\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}} \left( |H\rangle_A |V\rangle_B + |V\rangle_A |H\rangle_B \jobb)∣ψ⟩=21(∣H⟩A∣V⟩B+∣V⟩A∣H⟩B)

Ebben a Bell állapotban az AAA foton polarizációja mindig ellentétes a BBB fotonéval. Az egyik foton mérése azonnal befolyásolja a másik foton mérésének eredményét, amely tulajdonság számos kvantumkommunikációs protokoll alapját képezi.

1.3.2 Kvantumlogikai kapuk fotonokkal

A kvantumlogikai kapuk a kvantumáramkörök építőkövei, hasonlóan a hagyományos számítástechnika klasszikus logikai kapuihoz. A fő különbség az, hogy a kvantumkapuk qubiteken működnek, lehetővé téve a szuperpozíciót és az összefonódást. Amikor a fotonokat qubitként használják, a kvantumkapuk lineáris optikai elemekkel, például nyalábosztókkal és fázisváltókkal, valamint nemlineáris elemekkel, például fotondetektorokkal valósíthatók meg.

Alapvető kvantumkapuk:

Hadamard-kapu (H): A Hadamard-kapu egy qubitet állapotok egyenlő szuperpozíciójává alakít át:

H∣0⟩=12(∣0⟩+∣1⟩)H|0\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}}(|0\rangle + |1\rangle)H∣0⟩=21(∣0⟩+∣1⟩)

A fotonok kontextusában ez megvalósítható egy félhullámú lemez vagy egy nyalábosztó használatával, amely egyenlően osztja el a foton valószínűségét két út között.

Controlled-NOT Gate (CNOT): A CNOT-kapu megfordítja a cél qubit állapotát, ha a vezérlő qubit ∣ 1⟩|1\rangle∣1⟩ állapotban van. Ez összefonódott fotonokkal és speciális optikai beállításokkal érhető el, lehetővé téve a kvantumáramkörök számára, hogy logikai műveleteket hajtsanak végre más qubitek állapotától függően.
Fáziskapu (Rz): A fáziskapu fáziseltolást alkalmaz egy qubitre, amely a következőképpen jelenik meg:

Rz(θ)=(100eiθ)R_z(\theta) = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & e^{i\theta} \end{pmatrix}Rz(θ)=(100eiθ)

Ez foton alapú rendszerekben valósítható meg egy fázisváltó bevezetésével az egyik foton útvonal mentén, megváltoztatva a két polarizációs állapot közötti relatív fázist.

Python szimuláció: Kvantumkapuk fotonokkal

A fotonikus qubitekre ható egyszerű kvantumkapukat szimulálhatjuk a Python és a qiskit könyvtár segítségével, amely keretet biztosít a kvantum-számítástechnikához. Íme egy példa egy Hadamard-kapura, amely egyetlen foton qubitre hat:

piton

Kód másolása

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute

# Hozzon létre egy kvantumáramkört egy qubittel

qc = Kvantumáramkör(1)

# Hadamard-kapu (H) alkalmazása a qubitre

QC.H(0)

# Szimulálja az áramkört

szimulátor = Aer.get_backend('statevector_simulator')

eredmény = végrehajtás(qc, szimulátor).result()

állapotvektor = result.get_statevector()

# Az állapotvektor kimenete

print("Statevector a Hadamard-kapu után:", statevector)

Ez a kód szimulálja a Hadamard-kapu hatását egyetlen foton qubitre, egyenlő szuperpozícióba helyezve azt ∣H⟩|H\rangle∣H⟩ és ∣V⟩|V\rangle∣V⟩. Az eredményül kapott állapotvektor a qubit amplitúdóit mutatja a kapu művelet után.

1.3.3 Kvantumkommunikáció fotonokkal

A fotonok ideális hordozói a kvantumkommunikációnak, mivel nagy távolságokat tudnak megtenni optikai szálakon vagy szabad téren keresztül a koherencia jelentős elvesztése nélkül. A kvantumkommunikációs protokollok, például a kvantumkulcs-elosztás (QKD) kihasználják a fotonok tulajdonságait, hogy biztonságos kommunikációt tegyenek lehetővé, amely ellenáll a lehallgatásnak.

BB84 kvantumkulcs-elosztási protokoll

A BB84 protokoll az egyik legszélesebb körben használt QKD séma, amely a fotonok polarizációs állapotaira támaszkodik a kriptográfiai kulcsok biztonságos cseréjéhez két fél között, akiket általában Alice és Bob néven emlegetnek.

Alice véletlenszerű bitsorozatot generál, és véletlenszerűen kiválasztott polarizációs bázisok (egyenes vonalú vagy átlós) segítségével kódolja őket fotonok sorozatává.
Bob fogadja a fotonokat, és véletlenszerűen kiválaszt egy mérési alapot (egyenes vonalú vagy átlós) minden fotonhoz.
Az adás után Alice és Bob nyilvánosan megosztják mérési alapjaikat (de nem az eredményeket). Eldobják azokat a biteket, ahol a bázisuk nem egyezik.
A fennmaradó bitek alkotják a megosztott titkos kulcsot.

A BB84 protokoll biztonságát a klónozás nélküli tétel garantálja, amely megakadályozza, hogy a lehallgató lemásolja a kvantumállapotokat anélkül, hogy megzavarná őket. Ha egy lehallgató megpróbálja megmérni a fotonokat, jelenlétüket a továbbított kulcs hibaarányának növekedésével észleli.

Grafikus illusztráció: BB84 QKD folyamat

Itt látható a BB84 QKD folyamat grafikus ábrázolása, amely bemutatja a titkos kulcs foton alapú qubitek használatával történő létrehozásának és megosztásának lépéseit:

Ez a diagram leegyszerűsíti a BB84 protokoll lépéseit, kiemelve a fotonátvitel, az alapmérés és a végső megosztott kulcs kulcsfontosságú elemeit.

1.3.4 Kvantum-számítástechnika fotonokkal

A kommunikáció mellett a fotonokat egyre inkább feltárják a kvantumszámítástechnikában való felhasználásra. A fotonikus kvantumszámítógépek qubitként támaszkodnak a fotonokra, amelyek lineáris optikai elemekkel manipulálhatók a számítások elvégzéséhez. A fotonikus kvantum-számítástechnika előnye a skálázhatóság, mivel a fotonok könnyen továbbíthatók optikai szálakon keresztül, és jól bevált technológiákkal, például nyalábosztókkal és interferométerekkel vezérelhetők.

A fotonikus kvantum-számítástechnika fő kihívása az egyes fotonok közötti erős kölcsönhatások megvalósításában rejlik, amelyek természetesen gyengén hatnak egymásra. A nemlineáris optikai anyagok és a fejlett kvantumhiba-korrekciós kódok kifejlesztésével azonban a fotonikus kvantumszámítógépek ígéretes úttá válnak a skálázható kvantum-számítástechnika számára.

Fotonikus kvantumáramkörök matematikai ábrázolása

A fotonikus kvantumszámítógépben a kvantumállapot az optikai elemek által alkalmazott egységes műveletek szerint fejlődik. A ∣ ψ(t)⟩|\psi(t)\rangle∣ψ(t)⟩ kvantumállapot időbeli általános fejlődése a Schrödinger-egyenlettel írható le:

iħddt∣ψ(t)⟩=H^∣ψ(t)⟩i\hbar \frac{d}{dt} |\psi(t)\rangle = \hat{H} |\psi(t)\rangleiħdtd∣ψ(t)⟩=H^∣ψ(t)⟩

Ahol H^\hat{H}H^ a kvantumrendszer dinamikáját irányító Hamilton-féle függvény. A fotonikus kvantumáramkörökben a Hamilton-féle jellemzően olyan kifejezéseket tartalmaz, amelyek leírják a fotonok viselkedését különböző módokban és kölcsönhatásaikat más optikai elemekkel.

Ezzel befejeződik az 1. fejezet harmadik alfejezete, amely a fotonok kvantuminformáció-feldolgozásban betöltött alapvető szerepével foglalkozik.

2. fejezet: Fotonstatisztika és adaptív fotonküszöb-meghatározás

2.1 Fotonszámlálás és statisztikai becslések

A fotonszámlálás alapvető szerepet játszik a kvantumoptikai érzékelésben, a kvantumkommunikációban és a kvantuminformáció-feldolgozásban. A fotonok diszkrét természete lehetővé teszi a pontos méréseket, amelyek kulcsfontosságúak gyenge fényviszonyok között vagy kvantumalkalmazásokban, például kvantumkriptográfiában és kvantummetrológiában. Ebben a részben a fotonszámlálás alapelveivel, a fotonok érkezését leíró statisztikai modellekkel és a statisztikai becslések fotonadatokra való alkalmazásával foglalkozunk.

A fotonszámlálás magában foglalja az egyes fotonok érkezésének észlelését egy meghatározott időintervallumban. A bejövő fotonok statisztikai tulajdonságai alapvető információkat szolgáltatnak a fény mögöttes kvantumállapotáról. Például a fotonszám-eloszlás felfedheti, hogy a fény koherens állapotban (klasszikus fény), termikus állapotban vagy nem klasszikus kvantumállapotban van-e, például Fock állapotban.

2.1.1 Poisson-statisztika a fotonszámláláshoz

A legtöbb klasszikus fényforrásban, például a lézerekben vagy a termikus fényben az észlelt fotonok száma a Poisson-statisztikákat követi. Ez azért van, mert a fotonok érkezése független egymástól, és annak valószínűségét, hogy egy időablakban bizonyos számú nnn fotont detektáljunk, a Poisson-eloszlás szabályozza.

Az nnn fotonok észlelésének valószínűségét, ha az észlelt fotonok átlagos száma λ\lambdaλ (átlagos fotonszám), a következő képlet adja meg:

P(n; λ)=λne−λn! P(n; \lambda) = \frac{\lambda^n e^{-\lambda}}{n!}P(n; λ)=n!λne−λ

Hol:

P(n; λ)P(n; \lambda)P(n; λ) az nnn fotonok kimutatásának valószínűsége.
λ\lambdaλ az észlelt fotonok átlagos (átlagos) száma.
E−λe^{-\lambda}e−λ magyarázza a nagy fotonok számának csökkenését az átlag növekedésével.

Példa: Egy λ=5\lambda = 5λ=5 átlagos fotonszámú koherens fényforrás esetében pontosan 3 foton észlelésének valószínűsége:

P(3; 5)=53e−53!=0.1404P(3; 5) = \frac{5^3 e^{-5}}{3!} = 0.1404P(3; 5)=3!53e−5=0,1404

Ez az eloszlás jellemzően akkor figyelhető meg, ha a fényforrás nagyon stabil, például egy jól kalibrált lézerrendszerben.

Python kód Poisson-statisztikák szimulálásához

Python segítségével szimulálhatjuk a fotonszámlálást egy Poisson által elosztott fényforráshoz. A következő példa véletlenszerű fotonszámokat generál egy adott átlagos fotonszámmal rendelkező koherens forráshoz:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Az átlagos fotonszám (lambda) meghatározása

mean_photon_number = 5

# Generáljon 1000 véletlenszerű fotonszámot Poisson-eloszlás után

photon_counts = np.random.poisson(mean_photon_number, 1000)

# Ábrázolja a fotonok számának hisztogramját

plt.hist(photon_counts; bins=range(0; 15), density=True, alpha=0.7, color='blue')

plt.title("Fotonszámlálás - Poisson-eloszlás")

plt.xlabel("fotonszám")

plt.ylabel("Valószínűség")

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ebben a példában a fotonok számát 5-ös átlagos fotonszámra szimuláljuk, és a hisztogram tükrözi az észlelt fotonok eloszlását, bemutatva a Poisson-folyamat tipikus várható terjedését.

2.1.2 Nem-poissoni foton statisztika

Míg a Poisson-statisztika számos klasszikus fényforrást ír le, a kvantumfény gyakran nem Poisson-i statisztikákat mutat. Például a fotongátlás során elnyomja annak valószínűségét, hogy több fotont észleljen ugyanabban az időintervallumban. Ez a viselkedés jellemző a nem klasszikus fényre, például az egyfotonforrásokra vagy a préselt fényre, amelyek szub-Poisson-statisztikákat mutatnak.

Fock állapotok: Fock állapotban a fotonszám rögzített. Ha egy forrás egyszerre pontosan egy fotont bocsát ki (tökéletes egyfotonforrás), a fotonszám-eloszlás a következő lesz:

P(n)=δn,1P(n) = \delta_{n,1}P(n)=δn,1

Ahol δn,1\delta_{n,1}δn,1 a Kronecker-delta, jelezve, hogy az egyetlen lehetséges fotonszám 1. Ez egy tiszta kvantumállapotot képvisel, ahol a fotonszámlálás mindig pontosan egy fotont eredményez, ahogy azt egy ideális egyfoton-kibocsátó elvárja.

A foton paraméterek statisztikai becslése

A fotonszámlálási adatok értékes információkat szolgáltatnak, amelyek felhasználhatók a kvantumállapot fontos paramétereinek becslésére. Például az átlagos λ\lambdaλ fotonszám és a fotonszám variancia megbecsülhető a kísérleti fotonszámlálási adatokból. A becslések kritikus fontosságúak az olyan alkalmazásokban, mint a kvantumkulcs-elosztás (QKD), ahol a kommunikáció biztonsága a fotonstatisztikák pontos ellenőrzésétől függ.

Az átlagos fotonszámot a következő képlet adja meg:

λ^=1N∑i=1Nni\hat{\lambda} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} n_i λ^=N1i=1∑Nni

Hol:

NNN az észlelési időszakok teljes száma.
nin_ini a fotonszám a III-adik észlelési ablakban.

A fotonszám-eloszlás varianciája, σ2\szigma^2σ2, információt nyújt a fotonszám terjedéséről, és a következő képlet adja meg:

σ2=1N∑i=1N(ni−λ^)2\szigma^2 = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (n_i - \hat{\lambda})^2σ2=N1i=1∑N(ni−λ^)2

Poisson-eloszlás esetén a variancia egyenlő a σ2=λ\sigma^2 = \lambdaσ2=λ átlaggal, de nem klasszikus fény, például préselt fény esetén a variancia alacsonyabb lehet az átlagnál, ami szub-Poisson-statisztikát jelez.

Grafikus illusztráció: Fotonszám-eloszlások

A következő grafikon összehasonlítja a Poisson-féle (klasszikus) és szub-Poisson-i (kvantum) fényforrások fotonszám-eloszlását. A Poisson-fény alatti fényben a variancia kisebb, mint a Poisson-fényben, ami szűkebb eloszlást eredményez.

Ez a grafikus összehasonlítás rávilágít arra, hogy az olyan kvantumforrások, mint az egyfoton-kibocsátók vagy a préselt fény hogyan csökkentik a fotonszám terjedését, ami elengedhetetlen a kvantumérzékelési alkalmazások mérési pontosságának javításához.

2.1.3 Fisher-információk és paraméterbecslés

A fotonszámlálási adatok felhasználhatók ismeretlen paraméterek becslésére is a kvantumérzékelésben a Fisher-információ néven ismert hatékony statisztikai eszköz segítségével. A Fisher-információ azt az információmennyiséget méri, amelyet egy véletlen változó (ebben az esetben a fotonszám) hordoz egy ismeretlen paraméterről.

Poisson-eloszlású fotonszám esetén a λ\lambdaλ átlagos fotonszámra vonatkozó J(λ)J(\lambda)J(λ) Fisher-információt a következő képlet adja meg:

J(λ)=1λJ(\lambda) = \frac{1}{\lambda}J(λ)=λ1

A Fisher-információkat arra használják, hogy meghatározzák azt az optimális pontosságot, amellyel egy paraméter becsülhető. A Cramér-Rao-kötés alsó határt ad bármely λ^\hat{\lambda}λ^ elfogulatlan becslő varianciájára az átlagos fotonszámra:

Var(λ^)≥1NJ(λ)=λN\text{Var}(\hat{\lambda}) \geq \frac{1}{N J(\lambda)} = \frac{\lambda}{N}Var(λ^)≥NJ(λ)1=Nλ

Ez azt jelzi, hogy a paraméterbecslés pontossága javul az NNN fotonszámlálási mérések számának növekedésével.

Python kód a Fisher információs számításhoz

Annak bemutatására, hogy a Fisher-információk hogyan számíthatók ki fotonszámlálási adatokból, a következő Python kódot használhatjuk:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

# Határozza meg az átlagos fotonszámot

lambda_photon = 5

# Fisher információk a Poisson-eloszlású fotonokról

def fisher_information(lambda_photon):

Vissza 1 / lambda_photon

# Számítsa ki a Fisher információkat a lambda különböző értékeihez

lambda_values = np.tartomány(1, 10, 1)

fisher_info = [fisher_information(l) for l in lambda_values]

# Eredmények megjelenítése

l, fi esetén a zip(lambda_values, fisher_info):

print(f"Lambda: {l}, Fisher információ: {fi}")

Ez a kód kiszámítja a különböző átlagos fotonszámok Fisher-információit, illusztrálva, hogyan változik az átlagos fotonszám növekedésével. A magasabb Fisher-információk jobb paraméterbecslési pontosságot jeleznek.

2.1.4 A fotonszámlálás gyakorlati alkalmazásai

A fotonszámlálást és a statisztikai becsléseket a kvantumtechnológiák széles körében használják:

Kvantumkulcs-eloszlás (QKD): A fotonszámlálás biztosítja a kvantumkulcsok pontos átvitelét, miközben észleli a lehallgatási kísérleteket a fotonstatisztikák változásainak nyomon követésével.
Kvantummérés: A fotonok pontos számlálásával a kvantummetrológia rendkívül pontos méréseket ér el a fizikai mennyiségekről, például fáziseltolódásokról, elmozdulásokról vagy térerősségekről.
Kvantumképalkotás: A fotonszámláló detektorok javítják a kvantumképalkotási technikák felbontását, lehetővé téve a halvány vagy rejtett tárgyak észlelését.

Ezek az alkalmazások pontos statisztikai modellekre és a fotonszámlálási adatokból származó becslésekre támaszkodnak, amelyek a kvantumtechnológiák következő generációjának alapját képezik.

Ezzel befejeződik a 2. fejezet első alfejezete, amely bemutatja a fotonszámlálás és a statisztikai becslések alapjait. A következő alfejezetek olyan fejlett technikákat tárnak fel, mint a Fisher információmaximalizálás és a fotoncsomózás adaptív küszöbrendszerekben.

2. fejezet: Fotonstatisztika és adaptív fotonküszöb-meghatározás

2.2 A halászok információinak maximalizálása hangolható küszöbértékekkel

A fotonszámlálás és a hozzá kapcsolódó statisztikai tulajdonságok kulcsfontosságúak a kvantumérzékelő és kommunikációs rendszerek optimalizálásához. A kvantumméréstechnika és az optikai érzékelés egyik leghatékonyabb eszköze a Fisher-információ, egy olyan mérőszám, amely számszerűsíti, hogy a megfigyelt adatok halmaza mennyi információt hordoz egy ismeretlen paraméterről. A Fisher-információk maximalizálása növeli a paraméterbecslés pontosságát, és a fotonszámláló rendszerekben ez a detektálási küszöbértékek dinamikus hangolásával érhető el.

Ebben a fejezetben megvizsgáljuk, hogy a fotonszámláló rendszerekben a hangolható küszöbértékek hogyan használhatók a Fisher-információk optimalizálására, és megvizsgáljuk azokat a matematikai alapokat, amelyek támogatják ezeket a technikákat. A kvantumrendszerekben a hangolható küszöbértékek megvalósításának gyakorlati módszereit tárgyaljuk, valamint egy Python szimulációt, amely bemutatja a Fisher-információk optimalizálását egy fotonszámláló rendszerhez.

2.2.1 Fisher-információk és paraméterbecslés

A Fisher-információk kulcsszerepet játszanak az elérhető legjobb pontosság meghatározásában, amikor egy ismeretlen paramétert, például az átlagos fotonszámot a mérési eredmények alapján becsülik meg. A kvantumrendszerekben ez a paraméter képviselheti a kvantumjel erősségét, a fáziseltolódásokat vagy akár a környezeti tényezőket, például a zajt.

Egy p(x;θ)p(x; \theta)p(x;θ) valószínűségi eloszlású adatkészlet esetén, ahol θ\thetaθ a becsülni kívánt ismeretlen paraméter, a J(θ)J(\theta)J(θ) Fisher-információ definíciója:

J(θ)=E[(∂∂θlnp(x;θ))2]J(\theta) = \mathbb{E}\left[ \left( \frac{\partial}{\partial \theta} \ln p(x; \theta) \right)^2 \right]J(θ)=E[(∂θ∂lnp(x;θ))2]

Hol:

E\mathbb{E}E a várt értéket jelöli.
p(x;θ)p(x; \theta)p(x;θ) egy xxx adatpont megfigyelésének valószínűségi függvénye a θ\thetaθ paraméter alapján.

A Fisher-információ a θ\thetaθ paraméter bármely elfogulatlan θ^\hat{\theta}θ^ becslőjének varianciáját határozza meg, amelyet Cramér-Rao-kötésnek neveznek:

Var(θ^)≥1NJ(θ)\text{Var}(\hat{\theta}) \geq \frac{1}{N J(\theta)}Var(θ^)≥NJ(θ)1

Ahol NNN a megfigyelések száma. A J(θ)J(\theta)J(θ) maximalizálásával minimalizáljuk a becslő varianciáját, ami azt jelenti, hogy a lehető legnagyobb pontossággal becsülhetjük meg a θ\thetaθ paramétert.

A fotonszámlálással összefüggésben gyakran érdekeltek vagyunk a λ\lambdaλ átlagos fotonszámhoz vagy más kapcsolódó paraméterekhez kapcsolódó Fisher-információk maximalizálásában, és a hangolható fotonküszöbök lehetővé teszik számunkra, hogy több információt nyerjünk ki minden fotondetektálási eseményből.

2.2.2 Hangolhatósági küszöbértékek a fotonszámlálásban

A fotonszámláló rendszerek általában meghatározott számú foton detektálására támaszkodnak a méréshez. A hangolhatósági küszöbértékek bevezetésével azonban beállíthatjuk, hogy a rendszer érzékenyebb legyen bizonyos fotonszám-állapotokra, ezáltal javítva a paraméterbecslés pontosságát.

Vegyünk egy fotonszámláló rendszert, ahol dinamikusan állítjuk be a ttt fotondetektálási küszöböt. Az nnn vagy több foton detektálásának valószínűsége egy ttt küszöb esetén a következőképpen fejezhető ki:

q(t)=1−∑n=0t−1P(n)q(t) = 1 - \sum_{n=0}^{t-1} P(n)q(t)=1−n=0∑t−1P(n)

Ahol P(n)P(n)P(n) pontosan nnn foton detektálásának valószínűsége, amelyet a Poisson-eloszlású fény esetében a következő képlet ad meg:

P(n; λ)=λne−λn! P(n; \lambda) = \frac{\lambda^n e^{-\lambda}}{n!}P(n; λ)=n!λne−λ

A ttt küszöbérték hangolásával beállíthatjuk a q(t)q(t)q(t) számlálási sebességet, hogy maximalizáljuk a λ\lambdaλ becsléséhez szükséges Fisher-információkat. A λ\lambdaλ átlagos fotonszámra vonatkozó Fisher-információ ekkor a következőképpen írható fel:

J(λ,t)=(∂∂λq(t))2q(t)[1−q(t)]J(\lambda, t) = \frac{\left( \frac{\partial}{\partial \lambda} q(t) \right)^2}{q(t) [1 - q(t)]}J(λ,t)=q(t)[1−q(t)](∂λ∂q(t))2

Ez az egyenlet leírja, hogy a ttt küszöb hogyan befolyásolja a Fisher-információkat. Célunk a J(λ,t)J(\lambda, t)J(λ,t) optimális küszöb kiválasztása, ezáltal javítva az átlagos fotonszámra vagy más érdekes paraméterekre vonatkozó becsléseink pontosságát.

2.2.3 Adaptív algoritmusok a küszöbértékek optimalizálására

Ahhoz, hogy a Fisher-információkat gyakorlati környezetben maximalizálhassuk, szükségünk van egy adaptív algoritmusra, amely valós idejű mérések alapján dinamikusan állítja be a ttt küszöbértéket. Ez különösen hasznos kvantumkommunikációs rendszerekben, ahol a környezeti zaj vagy a jelingadozások folyamatos hangolást igényelnek az optimális teljesítmény fenntartása érdekében.

A küszöbérték-optimalizálás adaptív munkafolyamata a következő lépéseket követheti:

Inicializálás: Kezdje a λ0\lambda_0 λ0 átlagos fotonszám kezdeti becslésével, és állítsa be a kezdeti küszöbértéket t0t_0t0.
Fotondetektálás: Végezzen fotonszámlálási mérést, és számítsa ki az aktuális fotonszámlálási sebességet q(t)q(t)q(t).
Fisher információs számítás: Használja a fotonszámlálási sebességet a J(λ,t)J(\lambda, t)J(λ,t) Fisher-információ kiszámításához az aktuális küszöbértékhez.
Küszöbérték frissítése: Állítsa be a ttt küszöbértéket a J(λ,t)J(\lambda, t)J(λ,t) maximalizálásához. Ez történhet gradiens alapú optimalizálási módszerrel, vagy különböző küszöbértékek mintavételezésével, és annak kiválasztásával, amelyik a legmagasabb Fisher-információt adja.
Konvergencia: Ismételje meg a folyamatot, amíg a küszöbérték egy optimális értékhez nem konvergál, ahol a Fisher-információ maximalizálva van, és folytassa a frissítést, ha a környezet megváltozik.

Ez az adaptív küszöbérték-megközelítés lehetővé teszi a rendszer számára, hogy dinamikus körülmények között is fenntartsa az optimális teljesítményt, például kvantumkulcs-elosztó (QKD) rendszerekben, ahol a Fisher-információk maximalizálása növelheti a kulcscsere biztonságát és pontosságát.

Python szimuláció: Fisher információk és hangolható küszöbértékek

A következő Python-kód szimulálja a Fisher-információk optimalizálását az észlelési küszöb beállításával egy fotonszámláló rendszerben:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Az átlagos fotonszám (lambda) meghatározása

lambda_photon = 5

# Poisson-eloszlás a fotonok számához

def poisson_prob(n, bárány):

return (bárány ** n) * np.exp(-lamb) / np.math.factorial(n)

# Q(t) számlálási arány t küszöbérték esetén

def counting_rate(t, bárány):

return 1 - SUM(poisson_prob(n, lamb) for n in range(t))

# Fisher információk J(lambda, t)

def fisher_information(bárány, t):

q_t = counting_rate(t, bárány)

dq_dlamb = (poisson_prob(t-1, bárány) * t - q_t) / bárány

visszatérés (dq_dlamb ** 2) / (q_t * (1 - q_t))

# Fisher információk kiszámítása különböző küszöbértékekhez

küszöbértékek = tartomány(1, 10)

fisher_info = [fisher_information(lambda_photon, t) for t küszöbértékekben]

# Plot Fisher információ vs. küszöb

PLT.PLOT(küszöbértékek; fisher_info; jelölő='o')

plt.xlabel('Küszöbérték (t)')

plt.ylabel('Fisher-féle információ J(λ, t)')

plt.title('Fisher-információk vs. λ = 5 küszöbértéke')

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a szimuláció kiszámítja a Fisher-információkat egy küszöbérték-tartományra, lehetővé téve számunkra, hogy azonosítsuk azt a küszöböt, amely maximalizálja a Fisher-információt egy adott átlagos fotonszámra. Az eredmény egy olyan ábra, amely megmutatja, hogyan változnak a Fisher-információk a küszöbértékkel, kiemelve a paraméterbecslés pontosságának maximalizálásához szükséges optimális küszöbértéket.

2.2.4 A hangolható küszöbértékek alkalmazásának gyakorlati alkalmazásai

A Fisher-információk hangolható küszöbértékekkel történő maximalizálása jelentős gyakorlati következményekkel jár a kvantumtechnológia különböző területein:

Kvantumkulcs-elosztás (QKD): A fotonküszöbök zaj- és átviteli veszteségekre adott dinamikus beállításával a QKD rendszerek pontosabb kulcscserét és jobb lehallgatásészlelést érhetnek el. A protokoll biztonságát növeli az egyes fotondetektálási eseményekből kinyert információk optimalizálása.
Kvantummérés: A kvantumérzékelési alkalmazásokban, ahol a cél a fizikai mennyiségek, például fáziseltolódások vagy elmozdulások mérése, a Fisher-információk maximalizálása jelentősen csökkentheti a mérési bizonytalanságot. Az adaptív küszöbérték-meghatározás lehetővé teszi az érzékelők számára, hogy a lövési zaj határértékén vagy akár azon túl is működjenek, és rögzített küszöbértékekkel elérhetetlen pontosságot érjenek el.
Kvantumképalkotás: A hangolható küszöbértékek a kvantumképalkotó rendszerekben is előnyösek, ahol a fotonstatisztikákra való érzékenység közvetlenül befolyásolja a képek felbontását és minőségét. Az adaptív küszöbérték-meghatározás javíthatja a gyenge jelek észlelését, különösen gyenge fényviszonyok között, ami jobb minőségű képeket eredményez.

Ezzel befejeződik a 2. fejezet második alfejezete, amely bemutatja, hogyan használhatók a hangolási küszöbértékek a Fisher-információk maximalizálására fotonszámláló rendszerekben.

2. fejezet: Fotonstatisztika és adaptív fotonküszöb-meghatározás

2.3 Fotoncsomózás és a nem triviális küszöbértékek szerepe

A fotoncsomózás egy kvantumoptikai jelenség, amelyet akkor figyeltek meg, amikor a fotonok hajlamosak csoportokba vagy "csomókba" érkezni egy detektorhoz. Ez a viselkedés különösen jellemző a termikus vagy kaotikus források, például csillagok vagy izzólámpák által kibocsátott fényre, és ellentétben áll a fotongátlással, amely a nem klasszikus fény (például egyfotonforrások) jellemzője. A kvantumoptikában a fotoncsomózás és anticsomózás kulcsfontosságú információkat szolgáltat a fény kvantumállapotáról, így kulcsfontosságú mutatók a fotonstatisztikákban.

A nem triviális küszöbértékek a fotonszám-állapotok detektálására utalnak, amelyek túlmutatnak az egyszerű észlelésen, lehetővé téve a fotonszámok árnyaltabb megkülönböztetését, ami elengedhetetlen a fotoncsomózási jelenségek kezelésében. Ez a fejezet azt vizsgálja, hogy a nem triviális küszöbértékek hogyan alkalmazhatók a fotoncsomózás tanulmányozására és a kvantumoptikai rendszerek teljesítményének javítására adaptív fotonküszöbök segítségével.

2.3.1 Fotoncsomózás és a Hanbury Brown és Twiss kísérlet

A fotoncsomózás jelenségét először a Hanbury Brown és Twiss (HBT) kísérletben figyelték meg, ahol a termikus fényforrásból származó fotonok érkezési idejének korrelációit mérték. A HBT kísérlet kimutatta, hogy a kaotikus vagy termikus fényforrásokból származó fotonokat nagyobb valószínűséggel észlelik csoportokban, ami a fotonokra vonatkozó Bose-Einstein statisztikából származik.

Egy tipikus HBT beállításban a fénysugarat két útvonalra osztják, és két külön detektorhoz küldik. Az egyes detektorok fotondetektálási eseményei közötti időintervallumok mérésével kiszámíthatjuk a g(2)(τ)g^{(2)}(\tau)g(2)(τ) másodrendű korrelációs függvényt, amely leírja a fotoncsomózás vagy antibunching mértékét különböző τ\tauτ időkésleltetéseknél.

Termikus fényforrás esetében a másodrendű korrelációs függvényt a következő képlet adja meg:

g(2)(0)=2g^{(2)}(0) = 2g(2)(0)=2

Ez a nulla időkésleltetésű 2-es érték a maximális fotoncsomózást jelzi, ami azt jelenti, hogy a fotonok általában párban érkeznek. Koherens fény, például lézer által kibocsátott fény esetén g(2)(0)=1g^{(2)}(0) = 1g(2)(0)=1, ami azt jelzi, hogy nincs fotoncsomózás, míg egyfotonforrás esetén g(2)(0)<1g^{(2)}(0) < 1g(2)(0)<1, amely fotonok antibunchingját jelzi.

A fotoncsomózás matematikai ábrázolása

A fotoncsomózást matematikailag a másodrendű korrelációs függvény írja le, amely a következőképpen definiálható:

g(2)(τ)=⟨I(t)I(t+τ)⟩⟨I(t)⟩2g^{(2)}(\tau) = \frac{\langle I(t) I(t + \tau) \rangle}{\langle I(t) \rangle^2}g(2)(τ)=⟨I(t)⟩2⟨I(t)I(t+τ)⟩

Hol:

I(t)I(t)I(t) a fény intenzitása a ttt időpontban.
τ\tauτ a két fotondetektálási esemény közötti időeltolódás.
⟨⋅⟩\langle \cdot \rangle⟨⋅⟩ számos fotondetektálási esemény együttes átlagát jelöli.

A g(2)(τ)>1g^{(2)}(\tau) > 1g(2)(τ)>1 esetében fotoncsomózást figyelhetünk meg, ami azt jelenti, hogy a fotonok általában párokban vagy csoportokban érkeznek. A g(2)(τ)=1g^{(2)}(\tau) = 1g(2)(τ)=1 esetében Poisson-statisztikát kapunk, amely nem mutat összefüggést a fotonok érkezése között (ami jellemző a koherens fényre). A g(2)(τ)<1g^{(2)}(\tau) < 1g(2)(τ)<1 esetében fotoncsomózás figyelhető meg, ami a nem klasszikus fény jellemzője.

2.3.2 Nem triviális küszöbértékek és fotondiszkrimináció

Míg a hagyományos fotonszámláló rendszerek arra összpontosítanak, hogy detektáljanak, hogy egy vagy több fotont detektáltak-e, a nem triviális küszöbértékek kifinomultabb fotonszám-megkülönböztetést tesznek lehetővé. Ezek a küszöbértékek lehetővé teszik a rendszer számára, hogy detektáljon bizonyos fotonszám-állapotokat, például különbséget tegyen az egyes fotonok, fotonpárok vagy nagyobb fotoncsomók között. Ez a képesség kulcsfontosságú a fotoncsomózás tanulmányozásához és a fotonstatisztikák felbontásának javításához.

Több detektálási küszöb beállításával jobban megérthetjük a fotonszám-állapotok eloszlását fénymezőben, különösen olyan rendszerekben, ahol a fotoncsomózás jelentős szerepet játszik. Például a nem triviális küszöbértékek felhasználhatók az egyfoton események és a multifoton események elkülönítésére, ami értékes a kvantumérzékelésben, a kvantumkriptográfiában és a kvantumképalkotásban.

Fotoncsomózás nem triviális küszöbértékekkel

Egy hangolható, nem triviális küszöbértékekkel rendelkező rendszerben a fotonszámlálás valószínűsége úgy módosul, hogy figyelembe vegye azokat a konkrét fotonszám-állapotokat, amelyeket detektálni szeretnénk. Az nnn vagy annál nagyobb méretű fotoncsomó észlelésének valószínűsége egy ttt küszöb esetén:

q(t)=1−∑n=0t−1P(n; λ)q(t) = 1 - \sum_{n=0}^{t-1} P(n; \lambda)q(t)=1−n=0∑t−1P(n; λ)

Ahol P(n; λ)P(n; \lambda)P(n; λ) a Poisson-valószínűsége annak, hogy pontosan nnn fotonokat detektálunk λ\lambdaλ átlagos fotonszámmal. A ttt küszöb beállításával szabályozhatjuk a detektor érzékenységét a különböző méretű fotoncsomókra. A nem triviális küszöbértékek lehetővé teszik számunkra, hogy a detektort úgy hangoljuk, hogy a fotoncsomók (pl. n≥2n \geq 2n≥2) észlelését részesítse előnyben az egyes fotonok helyett, ezáltal optimalizálva a rendszert olyan speciális alkalmazásokhoz, ahol a fotoncsomózás kulcsfontosságú jellemző.

Python kód: Fotoncsomózás szimulálása nem triviális küszöbértékekkel

Python segítségével szimulálhatjuk a nem triviális küszöbértékek hatását a fotoncsomók detektálására. A következő kód kiszámítja a fotonszámlálási valószínűségeket különböző küszöbértékekre, szemléltetve, hogy a hangolható küszöbértékek hogyan befolyásolják a fotoncsomók észlelését:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Az átlagos fotonszám (lambda) meghatározása

lambda_photon = 5

# Poisson-eloszlás a fotonok számához

def poisson_prob(n, bárány):

return (bárány ** n) * np.exp(-lamb) / np.math.factorial(n)

# Q(t) számlálási arány t küszöbérték esetén

def counting_rate(t, bárány):

return 1 - SUM(poisson_prob(n, lamb) for n in range(t))

# Szimulálás különböző küszöbértékekre

küszöbértékek = tartomány(1, 10)

counting_rates = [counting_rate(t, lambda_photon) for t küszöbértékekben]

# Ábrázolja a számlálási arányt a küszöb ellen

PLT.PLOT(küszöbértékek; counting_rates; jelölő='o')

plt.xlabel('Küszöbérték (t)')

plt.ylabel('q(t) fotonszámlálási sebesség)

plt.title('Fotonszámlálás λ = 5 nem triviális küszöbértékeivel')

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ebben a szimulációban a q(t)q(t)q(t) számlálási sebesség egy n≥tn \geq tn≥t méretű fotoncsomó detektálásának valószínűségét jelenti. A küszöb növekedésével a detektor kevésbé lesz érzékeny a kisebb fotonszámú állapotokra, és érzékenyebbé válik a nagyobb fotoncsomókra.

2.3.3 Nem triviális küszöbértékek alkalmazása fotoncsomózásban

A nem triviális küszöbértékek használata a fotoncsomózás detektálására fontos alkalmazási területekkel rendelkezik a kvantumtechnológia számos területén:

Kvantumképalkotás: A kvantumképalkotó rendszerekben a fotoncsomózás fokozott kontrasztot és felbontást biztosít a gyenge jelek felerősítésével. A nem triviális küszöbértékek lehetővé teszik a rendszer számára, hogy a fotoncsomók észlelésére összpontosítson, javítva a képminőséget gyenge fényviszonyok között.
Kvantumkulcs-elosztás (QKD): A fotoncsomózás csökkentheti a QKD rendszerek teljesítményét azáltal, hogy hibákat vezet be a kulcsgenerálási folyamatban. A nem triviális küszöbértékek használatával a QKD rendszerek szelektíven észlelhetik azokat a fotonszám-állapotokat, amelyek kevésbé hajlamosak a csomózásra, javítva a kulcseloszlás biztonságát és megbízhatóságát.
Kvantumérzékelés: A kvantumméréstechnikában a fotoncsomózás észlelése növelheti a mérések érzékenységét a fotonok érkezése közötti korrelációk kihasználásával. A nem triviális küszöbértékek lehetővé teszik az érzékelők számára, hogy meghatározott fotonszám-állapotokat észleljenek, javítva a mérések pontosságát zajos környezetben.

Grafikus illusztráció: Fotoncsomózás és nem triviális küszöbértékek

A következő grafikon bemutatja, hogy a fotoncsomózás hogyan befolyásolja a fotondetektálást nem triviális küszöbértékekkel. A grafikon a különböző méretű fotoncsomók észlelésének valószínűségét mutatja, kiemelve a hangolható küszöbértékek szerepét a fotondetektálás optimalizálásában az egyes alkalmazásokhoz.

Ez a grafikon azt szemlélteti, hogyan változik az észlelés valószínűsége a küszöb növekedésével, a magasabb küszöbértékek pedig nagyobb fotoncsomóknak felelnek meg.

Ezzel befejeződik a 2. fejezet harmadik alfejezete, amely a nem triviális küszöbértékek szerepére összpontosít a kvantumrendszerek fotoncsomózásának tanulmányozásában és optimalizálásában.

3. fejezet: Quantum LiDAR és kvantumkulcs-elosztási alkalmazások

3.1 Kvantum LiDAR autonóm rendszerekhez

A Quantum Light Detection and Ranging (LiDAR) egy feltörekvő technológia, amely azt ígéri, hogy forradalmasítja az érzékelési és térképészeti alkalmazásokat azáltal, hogy kihasználja a kvantumoptika alapelveit a pontosság, a felbontás és a hatótávolság javítása érdekében. A LiDAR rendszereket széles körben használják az autonóm járművekben navigációra, akadályészlelésre és környezeti térképezésre, így kritikus elemei az autonóm vezetési rendszerek fejlesztésének. A kvantumtechnológiák, például az összefonódott fotonok vagy az egyfotondetektorok hagyományos LiDAR-rendszerekbe történő integrálásával a kvantum LiDAR javíthatja az autonóm rendszerek képességeit, nagyobb pontosságú adatokat és jobb teljesítményt nyújtva kihívást jelentő környezetekben, például gyenge fényviszonyok között vagy ködös körülmények között.

Ez a fejezet feltárja a kvantum LiDAR alapelveit és előnyeit az autonóm rendszerek számára, beleértve a jobb felbontást és zajállóságot, a fotonhatékony érzékelést és a kihívást jelentő környezeti körülmények közötti teljesítmény képességét. Megvizsgáljuk a fotonküszöbök szerepét is a kvantum LiDAR teljesítmény optimalizálásában.

3.1.1 A LiDAR és a kvantumjavítások alapelvei

A hagyományos LiDAR rendszerek lézerimpulzusok kibocsátásával működnek, és mérik azt az időt, amely alatt a fény visszaverődik egy tárgyról és visszatér az érzékelőhöz. Ezeket a repülési idő (ToF) adatokat ezután az objektumtól való távolság kiszámításához és a környezet 3D-s térképének elkészítéséhez használják. A hagyományos LiDAR rendszerek klasszikus fényforrásokra és detektorokra támaszkodnak, ami korlátozza teljesítményüket a felbontás és a hatótávolság tekintetében.

A kvantum LiDAR fokozza ezt a folyamatot azáltal, hogy a fény kvantumállapotait, például összefonódott fotonokat, préselt fényt vagy egyedi fotonokat használ fotonszám-feloldó detektorokkal kombinálva. Ezek a kvantumállapotok számos előnnyel rendelkeznek a klasszikus fénnyel szemben az érzékelési alkalmazásokban:

Jobb érzékenység: A kvantum LiDAR nagy pontossággal képes észlelni az egyes fotonokat, lehetővé téve a hatékony működést gyenge fényviszonyok között vagy nagy távolságokon.
Zajállóság: A kvantum LiDAR rendszerek természetüknél fogva jobban ellenállnak a környezeti zajoknak, például a háttérfénynek vagy más LiDAR rendszerek interferenciájának, a kvantum-összefonódott fotonok közötti egyedi korrelációk miatt.
Nagyobb felbontás: A kvantumfényforrások, például a préselt fény lehetővé teszik a felvétel alatti zaj korlátozott felbontását, lehetővé téve a LiDAR-rendszerek számára a kisebb jellemzők észlelését vagy a közeli objektumok megkülönböztetését.

A repülési idő és a felbontás matematikai ábrázolása

Egy klasszikus LiDAR rendszerben a ddd távolságot egy objektumtól a fényimpulzus kibocsátása és érzékelése közötti Δt\Delta tΔt késleltetés alapján számítják ki:

d=cΔt2d = \frac{c \Delta t}{2}d=2cΔt

Hol:

ccc a fénysebesség,
Δt\Delta tΔt a mért időkésleltetés.

A kvantum LiDAR rendszerek az összefonódott fotonokat vagy más kvantumtulajdonságokat használják fel a mérés javítására. Az egyfotonos detektorok használatával a kvantum LiDAR csökkentheti az időzítési bizonytalanságokat és javíthatja a Δt\Delta tΔt pontosságát. Az ilyen rendszerekben a δt\delta tδt időfelbontás megközelítheti a pikoszekundumok sorrendjét, ami nagyobb távolságfelbontást tesz lehetővé δd\delta dδd az összefüggésnek megfelelően:

δd=cδt2\delta d = \frac{c \delta t}{2}δd=2cδt

A kvantum LiDAR a fokozott statisztikai pontosság előnyeit is élvezi, amely más kvantumérzékelési alkalmazásokhoz hasonlóan Fisher-információkkal jellemezhető.

3.1.2 Foton küszöb az optimalizált LiDAR teljesítményhez

A LiDAR rendszerek egyik kihívása, különösen a kvantummal továbbfejlesztett LiDAR esetében, a gyenge fényjelek észlelésének optimalizálása a háttérzaj hatásainak minimalizálása mellett. Ez az, ahol az adaptív fotonküszöb kritikus szerepet játszik. Az észlelési küszöbnek a bejövő jelerősség alapján történő dinamikus beállításával a fotonküszöblés lehetővé teszi a rendszer számára, hogy hatékonyabban megkülönböztesse a jelfotonokat és a zajfotonokat.

Egy kvantum LiDAR rendszerben a ttt küszöb beállítható a fotonszámlálási sebesség optimalizálására, biztosítva, hogy csak a tartományméréshez hozzájáruló fotonok legyenek detektálva, miközben minimalizálják a zajból származó hamis pozitív eredményeket. A q(t)q(t)q(t) fotonszámlálási valószínűséget a következő képlet adja meg:

q(t)=1−∑n=0t−1P(n; λ)q(t) = 1 - \sum_{n=0}^{t-1} P(n; \lambda)q(t)=1−n=0∑t−1P(n; λ)

Hol:

P(n; λ)P(n; \lambda)P(n; λ) az nnn fotonok detektálásának valószínűsége λ\lambdaλ átlagos fotonszám esetén,
TTT a fotondetektálási küszöb.

A ttt beállításával a kvantum LiDAR rendszerek hatékonyan működhetnek változó fényviszonyok között, például erős nappali vagy éjszakai fényben.

Python-szimuláció: Adaptív küszöbérték kvantum LiDAR-hoz

Az alábbi Python-kód szimulálja az adaptív fotonküszöb hatását egy kvantum LiDAR-rendszerben. A kód a bejövő fotonszám alapján állítja be az észlelési küszöböt, és szimulálja, hogy ez hogyan befolyásolja a rendszer teljesítményét a különböző távolságokban lévő objektumok észlelésében.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Határozza meg a jel és a zaj átlagos fotonszámát

lambda_signal = 5

lambda_noise = 2

# Poisson-eloszlás a fotonok számához

def poisson_prob(n, bárány):

return (bárány ** n) * np.exp(-lamb) / np.math.factorial(n)

# Q(t) számlálási arány t küszöbérték esetén

def counting_rate(t, lamb_signal, lamb_noise):

return 1 - sum(poisson_prob(n, lamb_signal + lamb_noise) for n in range(t))

# Szimulálás különböző küszöbértékekre

küszöbértékek = tartomány(1, 10)

counting_rates_signal = [counting_rate(t, lambda_signal, 0) a t küszöbértékekben]

counting_rates_noise = [counting_rate(t, 0, lambda_noise) for t in thresholds]

# Ábrázolja a számlálási sebességet a jel és a zaj küszöbértékéhez képest

plt.plot(küszöbértékek; counting_rates_signal; label='Jel'; jelölő='o')

plt.plot(küszöbértékek; counting_rates_noise; label='Zaj'; jelölő='x')

plt.xlabel('Küszöbérték (t)')

plt.ylabel('q(t) fotonszámlálási sebesség)

plt.title('Fotonszámlálás adaptív küszöbértékekkel a kvantum LiDAR-ban')

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ebben a szimulációban a rendszer beállítja a ttt küszöbértéket, hogy megkülönböztesse a jelfotonokat és a zajfotonokat. A küszöb növekedésével a rendszer szelektívebbé válik, javítva a jel fotonok észlelését, miközben elutasítja a zajt.

3.1.3 A Quantum LiDAR előnyei az autonóm járművek számára

Az autonóm járművek LiDAR rendszerekre támaszkodnak az akadályok valós idejű navigálásához és észleléséhez. A Quantum LiDAR számos kulcsfontosságú előnnyel rendelkezik, amelyek különösen alkalmassá teszik autonóm rendszerekhez:

Teljesítmény gyenge fényviszonyok között: A kvantum LiDAR hatékonyan működik gyenge fényviszonyok között vagy éjszaka, ahol a klasszikus LiDAR rendszerek küzdenek. Az egyfotonos detektorok lehetővé teszik a rendszer számára, hogy távoli tárgyakról érkező gyenge jeleket is észleljen.
Továbbfejlesztett hatótávolság: A kvantummérések pontosságának kihasználásával a kvantum LiDAR nagyobb hatótávolságú felbontást érhet el, lehetővé téve a távolabbi objektumok észlelését vagy a közeli objektumok felbontását.
Továbbfejlesztett akadályészlelés: A kvantum LiDAR továbbfejlesztett felbontása és érzékenysége jobbá teszi a kis vagy részben eltakart akadályok észlelését, ami kritikus fontosságú az autonóm rendszerek biztonságának biztosításához.
Zajállóság: A kvantum LiDAR jobban ellenáll a környezeti zajoknak, például a háttérfénynek vagy más járművek visszaverődésének, az összefonódott fotonok vagy más kvantumtulajdonságok közötti egyedi korrelációk miatt.
Energiahatékonyság: A kvantum LiDAR rendszerek kevesebb fotonnal nagyobb teljesítményt érhetnek el, így energiahatékonyabbak, ami fontos az akkumulátorra támaszkodó autonóm járművek számára.

Grafikus illusztráció: A klasszikus és a kvantum LiDAR összehasonlítása

Az alábbi grafikon összehasonlítja a klasszikus LiDAR és a kvantum LiDAR teljesítményét a hatótávolság, a felbontás és a zajállóság szempontjából. A kvantum LiDAR rendszer mindkét kategóriában jobb teljesítményt mutat, különösen gyenge fényviszonyok között vagy magas zajszintű környezetben.

3.1.4 A jövő irányai és kihívásai

Bár a kvantum LiDAR nagy ígéretet jelent az autonóm rendszerek számára, még mindig számos kihívással kell foglalkozni a benne rejlő lehetőségek teljes körű kiaknázásához:

Méretezhetőség: A kereskedelmi autonóm járművekbe integrálható nagyméretű kvantum LiDAR-rendszerek kiépítése továbbra is kihívást jelent, különösen a költségek és a méret tekintetében.
Kriogén detektorok: Számos kvantum LiDAR rendszer szupravezető nanohuzalos egyfoton detektorokra (SNSPD) támaszkodik, amelyek kriogén hűtést igényelnek. A gyakorlatiasabb, szobahőmérsékletű fotondetektorok kifejlesztése kulcsfontosságú kutatási terület.
Valós idejű feldolgozás: A kvantum LiDAR rendszerek nagy mennyiségű adatot generálnak, és ezen adatok valós idejű feldolgozása az alacsony késleltetés fenntartása mellett kritikus fontosságú az autonóm vezetési alkalmazások számára.

E kihívások ellenére a kvantum LiDAR által kínált előnyök ígéretes technológiává teszik az autonóm járművek jövője szempontjából. A kvantumoptika, a fotondetektálás és az adaptív küszöbértékek terén folyamatban lévő kutatás és fejlesztés tovább javítja a kvantum LiDAR rendszerek teljesítményét, és megnyitja az utat az autonóm rendszerekben való széles körű alkalmazásuk előtt.

Ezzel lezárul a 3. fejezet első alfejezete, amely a kvantum LiDAR-ban rejlő lehetőségeket vizsgálja az autonóm rendszerek számára.

3. fejezet: Quantum LiDAR és kvantumkulcs-elosztási alkalmazások

3.2 Adaptív küszöbértékek a kvantumkulcs-elosztásban

A kvantumkulcs-elosztás (QKD) a kvantumtechnológiák egyik legígéretesebb alkalmazása, amely lehetővé teszi a biztonságos kommunikációt, amely elméletileg áthatolhatatlan a lehallgatás számára. A QKD biztonsága a kvantummechanika alapelvein alapul, mint például a klónozás nélküli tétel és a Heisenberg határozatlansági elve. A QKD protokollok, mint például a BB84, egyetlen fotont használnak információhordozóként, hogy közös titkos kulcsot hozzanak létre két fél között, akiket általában Alice és Bob néven emlegetnek. Ezeknek a protokolloknak a biztonsága azon a képességen alapul, hogy a fotonstatisztikák változásain keresztül észlelni tudják a lehallgatási kísérleteket.

Az adaptív küszöbérték-meghatározás hatékony technika a QKD rendszerek teljesítményének és biztonságának növelésére. A fotondetektálási küszöb dinamikus beállításával a változó környezeti feltételekre, például a zajra vagy a jelerősségre reagálva az adaptív küszöbérték optimalizálhatja az észlelési folyamatot és javíthatja a kulcscsere általános hatékonyságát. Ebben a részben megvizsgáljuk, hogyan alkalmazzák az adaptív küszöbértéket a QKD rendszerekben, és hogyan növeli a kulcselosztási folyamat biztonságát és teljesítményét.

3.2.1 Kvantumkulcs-elosztás: rövid áttekintés

A kvantumkulcs-elosztási protokollok a fotonok kvantumtulajdonságaira támaszkodnak, hogy biztonságos kriptográfiai kulcsot hozzanak létre két fél között. A legismertebb QKD protokoll a BB84, amely az egyes fotonok polarizációs állapotát használja az információbitek kódolására. A BB84 kulcscsere lépései a következők:

Alice elkészíti az egyes fotonok sorozatát, amelyek mindegyike polarizálódik a négy lehetséges állapot egyikében: vízszintes (∣H⟩|H\rangle∣H⟩), függőleges (∣V⟩|V\rangle∣V⟩), átlós (∣D⟩|D\rangle∣D⟩) vagy átlóellenes (∣A⟩|A\rangle∣A⟩). Ezek az állapotok 0 vagy 1 bitértékeknek felelnek meg két különböző polarizációs bázisban.
Bob a bejövő fotonokat véletlenszerűen kiválasztott polarizációs bázisok (egyenes vonalú vagy átlós) segítségével méri. Mivel Bob alapválasztásai függetlenek Alice-étől, csak az idő körülbelül felében méri meg helyesen a bitértéket.
Az adás után Alice és Bob nyilvánosan megosztják, hogy melyik polarizációs bázist használták az egyes fotonokhoz. Eldobnak minden fotont, ahol a bázisuk nem egyezik, így egy közös bitkarakterlánc marad számukra.
A lehallgatás ellenőrzéséhez Alice és Bob összehasonlítják a megosztott bitkarakterláncuk egy részhalmazát. Ha egy lehallgató, Eve megpróbálná elfogni a fotonokat, a mérései megzavarnák a kvantumállapotokat, ami hibákhoz vezetne Bob méréseiben. A magas hibaarány jelzi a lehallgató jelenlétét, és a kulcsot szükség esetén eldobják.
Ha a rendszer nem észlel lehallgatást, Alice és Bob a fennmaradó bitkarakterláncot használja kriptográfiai kulcsként.

3.2.2 Fotonszámlálás és küszöbérték QKD-ben

A fotonszámlálás a QKD rendszerek kritikus eleme, mivel lehetővé teszi az egyes fotonok észlelését, amelyek a kódolt kulcsinformációkat hordozzák. A QKD-rendszerek azonban gyakran jelentős zajjal járó környezetben működnek, beleértve a háttérfényt vagy a detektor sötétszámát (az érzékelők által generált hamis pozitív eredményeket). Annak biztosítása érdekében, hogy a rendszer észlelje a tényleges jelfotonokat, miközben minimalizálja a zajfotonok észlelését, adaptív küszöbértéket alkalmaznak.

Egy tipikus QKD rendszerben a fotondetektálási folyamatot egy ttt küszöbérték-paraméter szabályozza, amely meghatározza az észlelési esemény érvényességéhez szükséges minimális fotonszámot. A ttt detektálási küszöbértékkel rendelkező nnn vagy több foton kimutatásának valószínűségét a következőképpen fejezzük ki:

q(t)=1−∑n=0t−1P(n; λ)q(t) = 1 - \sum_{n=0}^{t-1} P(n; \lambda)q(t)=1−n=0∑t−1P(n; λ)

Hol:

P(n; λ)P(n; \lambda)P(n; λ) a Poisson-valószínűség pontosan nnn fotonok detektálására, adott átlagos fotonszám λ\lambdaλ,
TTT a fotondetektálási küszöb.

A fotonstatisztikák alapján a ttt küszöb dinamikus beállításával a rendszer optimalizálhatja a jelfotonok észlelését, miközben kiszűri a zajfotonokat. Ez az adaptív küszöbérték-megközelítés különösen hasznos zajos környezetben, vagy amikor a jelerősség a távolság, az átviteli közeg vagy a környezeti feltételek változása miatt változik.

3.2.3 A biztonság maximalizálása adaptív küszöbértékekkel

A QKD elsődleges biztonsági célja, hogy észlelje a lehallgató, Eve minden kísérletét, hogy elfogja és mérje az Alice és Bob között továbbított kvantumállapotokat. Eve jelenléte hibákat vezet be Bob méréseiben, amelyek Alice és Bob megosztott bitkarakterlánca közötti eltérésekben nyilvánulnak meg. Az adaptív küszöbérték javítja a rendszer azon képességét, hogy észlelje ezeket az eltéréseket azáltal, hogy optimalizálja a fotondetektálást mind a jelerősség, mind a zajszint szempontjából.

A QKD-ben a kvantumbit-hibaarány (QBER) egy kulcsfontosságú metrika, amelyet a kulcscsere biztonságának értékelésére használnak. A QBER a megosztott kulcsban lévő bitek azon hányada, amely mérési hibák vagy lehallgatás miatt helytelen:

QBER=Helytelen bitek számaBitek teljes száma\szöveg{QBER} = \frac{\szöveg{Helytelen bitek száma}}{\szöveg{Bitek teljes száma}}QBER=Bitek teljes számaHelytelen bitek száma

Az adaptív küszöbérték alkalmazásával a QKD rendszer dinamikusan beállíthatja a fotondetektálás érzékenységét a QBER minimalizálása érdekében. Ha például a rendszer a háttérzaj növekedését észleli (ami Eve beavatkozásának vagy környezeti tényezőknek tudható be), megemelheti az észlelési küszöbértéket a hamis pozitív eredmények csökkentése és a kulcscsere pontosságának javítása érdekében.

Python szimuláció: Adaptív küszöbérték a QKD-ben

A következő Python-kód egy QKD-rendszert szimulál, amely a változó zajszintek alapján módosítja az észlelési küszöbértéket. A rendszer úgy módosítja a küszöbértéket, hogy alacsony QBER-t tartson fenn, miközben maximalizálja a jelfotonok észlelését.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Határozza meg a jel és a zaj átlagos fotonszámát

lambda_signal = 5

lambda_noise = 2

# Poisson-eloszlás a fotonok számához

def poisson_prob(n, bárány):

return (bárány ** n) * np.exp(-lamb) / np.math.factorial(n)

# Q(t) számlálási arány t küszöbérték esetén

def counting_rate(t, lamb_signal, lamb_noise):

return 1 - sum(poisson_prob(n, lamb_signal + lamb_noise) for n in range(t))

# Szimulálás különböző küszöbértékekre

küszöbértékek = tartomány(1, 10)

counting_rates_signal = [counting_rate(t, lambda_signal, 0) a t küszöbértékekben]

counting_rates_noise = [counting_rate(t, 0, lambda_noise) for t in thresholds]

# Kvantumbit-hibaarány (QBER) kiszámítása

QBER = [abs(s - n) / (s + n + 1e-10) for s, n in zip(counting_rates_signal, counting_rates_noise)]

# Ábrázolja a számlálási arányt és a QBER vs. küszöböt

plt.plot(küszöbértékek; QBER; label='QBER'; marker='o')

plt.xlabel('Küszöbérték (t)')

plt.ylabel('Kvantumbit-hibaarány (QBER)')

plt.title('Adaptív küszöbértékek a kvantumkulcs-elosztásban')

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ebben a szimulációban a rendszer úgy állítja be az érzékelési küszöböt, hogy kiegyensúlyozza a jelfotonok és a zajfotonok észlelését, minimalizálva a QBER-t és optimalizálva a QKD rendszer teljesítményét.

3.2.4 A kulcssebesség és a távolság növelése adaptív küszöbértékkel

A QKD rendszerek másik fontos tényezője a kulcsgenerálási arány, amely arra a sebességre utal, amellyel a titkos bitek sikeresen kicserélődnek Alice és Bob között. A kulcs sebességét számos tényező befolyásolja, beleértve az Alice és Bob közötti távolságot, az érzékelők hatékonyságát és a kommunikációs csatorna zajszintjét.

Az adaptív küszöbérték jelentősen javíthatja a kulcssebességet azáltal, hogy biztosítja, hogy a rendszer optimális fotondetektálási küszöbértékkel működjön, függetlenül a távolság vagy a zajviszonyok változásától. Például, ha Alice és Bob távol vannak egymástól, a jelerősség gyengébb lehet, és a rendszernek csökkentenie kell az észlelési küszöböt, hogy több fotont rögzítsen. Ezzel szemben nagy zajszintű környezetben a küszöbérték megemelése segíthet csökkenteni a QBER-t és javítani a megosztott kulcs minőségét.

A QKD rendszer teljesítményét gyakran a titkos kulcssebesség RsecR_{\text{sec}}Rsec jellemzi, amely a nyers kulcssebesség RrawR_{\text{raw}}Rraw, az fff hibajavítási hatékonyság és a QBER függvénye:

Rsec=Rraw[1−f⋅QBER]R_{\text{sec}} = R_{\text{raw}} \left[ 1 - f \cdot \text{QBER} \right]Rsec=Rraw[1−f⋅QBER]

A QBER adaptív küszöbértékkel történő minimalizálásával maximalizálható a titkos kulcsok sebessége RsecR_{\text{sec}}Rsec, lehetővé téve Alice és Bob számára, hogy biztonságosan cseréljenek kriptográfiai kulcsokat nagyobb távolságokra vagy zajosabb környezetekben.

3.2.5 A QKD adaptív küszöbértékének jövőbeli irányai és kihívásai

Bár az adaptív küszöbérték jelentős előnyökkel jár a QKD rendszerek számára, számos kihívás továbbra is fennáll:

Valós idejű feldolgozás: Az adaptív küszöbérték valós idejű beállítását igényli a fotondetektálási küszöbhöz, ami számításigényes lehet. A gyors és hatékony algoritmusok fejlesztése a valós idejű küszöbbeállításhoz elengedhetetlen a gyakorlati QKD rendszerek számára.
Méretezhetőség: Mivel a QKD hálózatok úgy méretezhetők, hogy több felhasználót vagy nagyobb távolságokat tartalmazzanak, az adaptív küszöbértéket ki kell terjeszteni az összetettebb hálózati topológiák és a változó csatornafeltételek figyelembevétele érdekében.
Detektor hatékonysága: A QKD rendszerek adaptív küszöbértékének teljesítménye szorosan kapcsolódik a fotondetektorok hatékonyságához. Az egyfotondetektorok hatékonyságának és időzítési felbontásának javítása növeli az adaptív küszöbértékek hatékonyságát.
Integráció fejlett QKD protokollokkal: Az adaptív küszöbértékek integrálhatók a fejlett QKD protokollokkal, például a csaliállapotú QKD-vel vagy az összefonódás-alapú QKD-vel, hogy tovább javítsák a biztonságot és a teljesítményt a gyakorlati alkalmazásokban.

Ezzel befejeződik a 3. fejezet második alszakasza, amely az adaptív küszöbértékek szerepét vizsgálja a kvantumkulcs-elosztó rendszerek biztonságának és teljesítményének optimalizálásában.

3. fejezet: Quantum LiDAR és kvantumkulcs-elosztási alkalmazások

3.3 A távérzékelés fejlesztése kvantum LiDAR-ral

A távérzékelés egy hatékony technika, amelyet tárgyak vagy területek távolról történő összegyűjtésére használnak, gyakran elektromágneses hullámok, például fény felhasználásával. Az elmúlt években a LiDAR (Light Detection and Ranging) a távérzékelés kulcsfontosságú eszközévé vált, amely nagy felbontású háromdimenziós térképezést kínál tájakról és építményekről. A klasszikus LiDAR rendszereket azonban olyan tényezők korlátozzák, mint a háttérzaj, a gyenge teljesítmény gyenge fényviszonyok között, és a nagy mennyiségű fotonadat szükségessége a pontos képek előállításához.

A Quantum LiDAR ezeket a korlátokat a fény kvantumtulajdonságainak, például az összefonódásnak, a préselt állapotoknak és a fotonszám-feloldó detektoroknak a használatával oldja meg az érzékenység fokozása, a felbontás javítása és a zaj hatásainak csökkentése érdekében. Ez a fejezet azt vizsgálja, hogy a Quantum LiDAR hogyan használható a távérzékelés javítására, nagyobb pontosságot, jobb zajtűrést és jobb teljesítményt nyújtva kihívást jelentő környezetekben, például víz alatt, ködben vagy éjszakai műveletek során.

3.3.1 A kvantum LiDAR alapelvei a távérzékelésben

A klasszikus LiDAR-ban lézerimpulzust bocsátanak ki a cél felé, és a távolság kiszámításához mérik azt az időt, amely alatt az impulzus visszatér a céltárgyról való visszaverődés után. A távolságot a repülési idő képlete adja meg :

d=c⋅Δt2d = \frac{c \cdot \Delta t}{2}d=2c⋅Δt

Hol:

ddd a céltól való távolság,
ccc a fénysebesség,
Δt\Delta tΔt a kibocsátás és a detektálás közötti időeltolódás.

Míg a klasszikus LiDAR számos alkalmazásban hatékony, küzdhet olyan környezetben, ahol nagy háttérfény vagy szórás van, például légköri köd, víz vagy sűrű növényzet miatt.

A kvantum LiDAR kihasználja a fény kvantummechanikai tulajdonságait, hogy leküzdje ezeket a korlátokat. A kvantumfunkciók, mint például az egyfoton-detektálás és a kvantumkorrelációk lehetővé teszik a rendszer számára, hogy kevesebb fotonból több információt nyerjen ki, így fotonhatékonyabb és zajállóbb. Ezenkívül az olyan kvantumtulajdonságok, mint az összefonódás és a szorítás, növelik az észlelés érzékenységét, javítva a felbontást gyenge fényviszonyok vagy magas zajszintű forgatókönyvek esetén.

Fotonszámlálás kvantum LiDAR-ban

A Quantum LiDAR-ban a fotonokat jellemzően egyenként detektálják fotonszám-feloldó detektorokkal (PNRD), például szupravezető nanohuzal-detektorokkal (SNSPD-k). Ezek a detektorok rendkívül nagy hatékonysággal képesek megszámolni az egyes fotonokat, még nagyon alacsony fényviszonyok mellett is. A fotonszámlálási folyamatot az észlelt fotonok számára vonatkozó Poisson-eloszlás szabályozza:

P(n; λ)=λne−λn! P(n; \lambda) = \frac{\lambda^n e^{-\lambda}}{n!}P(n; λ)=n!λne−λ

Hol:

P(n; λ)P(n; \lambda)P(n; λ) az nnn fotonok kimutatásának valószínűsége,
λ\lambdaλ az átlagos fotonszám.

A kvantum LiDAR rendszerek ezeknek az egyedi fotonoknak az érkezési idejét használják fel a helyszín háromdimenziós térképének felépítésére, akárcsak a klasszikus LiDAR, de sokkal nagyobb érzékenységgel és azzal a képességgel, hogy olyan környezetben működjenek, amely zajjal elárasztaná a klasszikus detektorokat.

3.3.2 Adaptív küszöbérték a kvantum LiDAR-ban

A Quantum LiDAR rendszerek fontos jellemzője az adaptív küszöbértékek használata az észlelési folyamat optimalizálása érdekében. Az adaptív küszöbmérés dinamikusan állítja be a fotondetektorok érzékenységét a megfigyelt fotonstatisztikák alapján. Ez különösen hasznos a távérzékelési alkalmazásokban, ahol a háttérzaj a környezettől függően jelentősen változhat.

A ttt fotondetektálási küszöb beállításával a Quantum LiDAR képes kiszűrni a zajt, miközben továbbra is érzékeli a gyenge jelű fotonokat. A q(t)q(t)q(t) detektálási valószínűséget egy bizonyos küszöbérték feletti fotonok esetében a következő képlet adja meg:

q(t)=1−∑n=0t−1P(n; λ)q(t) = 1 - \sum_{n=0}^{t-1} P(n; \lambda)q(t)=1−n=0∑t−1P(n; λ)

Hol:

P(n; λ)P(n; \lambda)P(n; λ) az nnn fotonok kimutatásának valószínűsége,
TTT az adaptív küszöbérték.

Az adaptív küszöbérték-meghatározás javítja a Quantum LiDAR teljesítményét zajos környezetben, lehetővé téve a köd, por, víz alatti vagy éjszakai környezetben való működést. Biztosítja, hogy a távoli célpontokból érkező jelfotonok detektálva legyenek, míg a háttérforrásokból származó zajfotonok kiszűrve legyenek.

Python-szimuláció: Adaptív küszöbértékek a kvantum LiDAR-ban

A következő Python-kód szimulálja az adaptív fotonküszöbölés hatását egy kvantum LiDAR-rendszerben, bemutatva, hogyan hangolható a küszöbérték az észlelés optimalizálására zajos környezetben.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Határozza meg a jel és a zaj átlagos fotonszámát

lambda_signal = 3 # Jel foton átlag

lambda_noise = 1 # Zaj foton átlag

# Poisson-eloszlás a fotonok számához

def poisson_prob(n, bárány):

return (bárány ** n) * np.exp(-lamb) / np.math.factorial(n)

# Q(t) számlálási arány t küszöbérték esetén

def counting_rate(t, lamb_signal, lamb_noise):

return 1 - sum(poisson_prob(n, lamb_signal + lamb_noise) for n in range(t))

# Szimulálás különböző küszöbértékekre

küszöbértékek = tartomány(1, 10)

counting_rates_signal = [counting_rate(t, lambda_signal, 0) a t küszöbértékekben]

counting_rates_noise = [counting_rate(t, 0, lambda_noise) for t in thresholds]

# Ábrázolja a számlálási sebességet a jel és a zaj küszöbértékéhez képest

plt.plot(küszöbértékek; counting_rates_signal; label='Jel'; jelölő='o')

plt.plot(küszöbértékek; counting_rates_noise; label='Zaj'; jelölő='x')

plt.xlabel('Küszöbérték (t)')

plt.ylabel('q(t) fotonszámlálási sebesség)

plt.title('Fotonszámlálás adaptív küszöbértékekkel a kvantum LiDAR-ban')

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a szimuláció megmutatja, hogyan változik a fotondetektálási sebesség a küszöbérték beállításával. A megfelelő küszöbérték beállításával a Quantum LiDAR maximalizálhatja a jelérzékelést, miközben minimalizálja a zajt, ezáltal javítva a rendszer teljesítményét a távérzékelési alkalmazásokban.

3.3.3 Kvantum LiDAR kihívást jelentő környezetben

A Quantum LiDAR egyik legfontosabb előnye, hogy képes olyan környezetekben működni, amelyek kihívást jelentenek a klasszikus LiDAR rendszerek számára. A Quantum LiDAR kiválóan teljesít az alacsony jel-zaj arányú helyzetekben, például:

Víz alatti érzékelés: A víz elnyeli és szétszórja a fényt, ami megnehezíti a klasszikus LiDAR számára, hogy mélyen behatoljon a vízoszlopba. A Quantum LiDAR egyfoton-érzékenységével és kvantum-fokozott zajállóságával képes távérzékelést végezni víz alatti környezetben, segítve a tengerbiológiai, víz alatti régészeti és tengeralattjáró-navigációs alkalmazásokat.
Köd, por és füst: Nagy szórású légköri körülmények között, például ködben vagy füstben, a klasszikus LiDAR gyakran szenved jelveszteségtől és csökkent hatótávolságtól. A Quantum LiDAR azon képessége, hogy nagy hatékonysággal detektálja az egyes fotonokat, lehetővé teszi, hogy még ilyen mostoha körülmények között is fenntartsa a teljesítményt, tisztább képeket és pontosabb távolságméréseket biztosítva.
Éjszakai műveletek: A Quantum LiDAR gyenge fényviszonyok között való működése ideálissá teszi éjszakai műveletekhez. A klasszikus LiDAR-ral ellentétben, amely erős fényforrást igényel a pontos képek előállításához, a Quantum LiDAR minimális fotonbevitellel képes működni, így hasznos a csillagászatban, a biztonságban és az autonóm járművek éjszakai navigációjában.

Grafikus összehasonlítás: kvantum LiDAR és klasszikus LiDAR kihívást jelentő környezetekben

Az alábbi grafikon összehasonlítja a klasszikus és kvantum LiDAR rendszerek teljesítményét zajállóság és pontosság szempontjából kihívást jelentő környezetekben. A kvantum LiDAR jobb teljesítményt mutat, különösen gyenge fényviszonyok és magas zajszintű forgatókönyvek esetén.

3.3.4 A kvantum LiDAR alkalmazásai a távérzékelésben

A kvantum LiDAR fejlett távérzékelési képességei révén számos iparágat forradalmasíthat. Néhány kulcsfontosságú alkalmazás:

Térinformatikai térképezés: A kvantum LiDAR segítségével nagy felbontású 3D térképek készíthetők tájakról, városokról és infrastruktúrákról a klasszikus LiDAR-nál nagyobb pontossággal. Különösen hasznos részletes térképek készítéséhez kihívást jelentő fényviszonyok között, például erdőkben, hegyekben vagy éjszaka.
Környezeti monitoring: A Quantum LiDAR használható a környezeti változások, például az erdőirtás, a gleccserek visszahúzódása vagy az éghajlatváltozás ökoszisztémákra gyakorolt hatásainak megfigyelésére. Nehéz légköri körülmények között is képes működni, így ideális a hosszú távú környezeti megfigyeléshez.
Biztonság és felügyelet: A Quantum LiDAR javíthatja a biztonsági rendszereket azáltal, hogy pontos 3D képalkotást biztosít gyenge fényviszonyok között vagy olyan zavaró tényezőkön keresztül, mint a füst és a köd. Értékes a határbiztonság, a kritikus infrastruktúrák védelme és a nehéz környezetekben végzett felügyelet szempontjából.
Űrkutatás: A kvantum LiDAR ideális az űrkutatáshoz, ahol a gyenge fényviszonyok és alacsony fotonok közötti működés képessége elengedhetetlen. Használható bolygófelületek feltérképezésére, űrhajók navigálására és akadályok észlelésére űrkörnyezetben.

3.3.5 Kihívások és jövőbeli irányok

Bár a Quantum LiDAR számos előnyt kínál a klasszikus rendszerekkel szemben, számos kihívás továbbra is fennáll:

Költség és méretezhetőség: A kvantum LiDAR rendszerek, különösen azok, amelyek szupravezető fotondetektorokat használnak, jelenleg drágák és nehezen méretezhetők széles körű kereskedelmi használatra. Folyamatban vannak a költséghatékonyabb és skálázhatóbb kvantum LiDAR rendszerek kifejlesztésére irányuló kutatások.
Kriogén hűtési követelmények: Számos kvantumdetektor, például az SNSPD-k kriogén hűtést igényelnek, ami bonyolultabbá teszi a rendszert. A szobahőmérsékletű fotondetektorok kifejlesztése nagyban javítaná a kvantum LiDAR rendszerek praktikusságát.
Adatfeldolgozás: A Quantum LiDAR nagy mennyiségű adatot generál, és ezeknek az adatoknak az alacsony késleltetés fenntartása melletti valós idejű feldolgozása kritikus fontosságú az olyan alkalmazások számára, mint az autonóm járművek vagy a valós idejű térképészet.

E kihívások ellenére a kvantumoptika, a fotondetektálás és az adatfeldolgozás folyamatos fejlődése megnyitja az utat a kvantum LiDAR széles körű elterjedése előtt a távérzékelési alkalmazásokban.

Ezzel lezárul a 3. fejezet harmadik alszakasza, amely a kvantum LiDAR használatát vizsgálja a távérzékelés javítására kihívást jelentő környezetekben.

4. fejezet: Fotonfelismerő technológia: felismerések és kihívások

4.1 Szupravezető nanohuzal detektorok

A szupravezető nanohuzalos egyfoton-detektorok (SNSPD-k) az egyik legfejlettebb technológiává váltak az egyes fotonok nagy hatékonyságú, alacsony zajszintű és gyors válaszidejű detektálására. Ezek a detektorok szupravezető anyagokon alapulnak, amelyek kriogén hőmérsékletre hűtve egyedi tulajdonságokkal rendelkeznek, lehetővé téve számukra az egyes fotonok figyelemre méltó pontosságú észlelését. Az SNSPD-ket ma már számos kvantumtechnológiában használják, beleértve a kvantumkulcs-elosztást (QKD), a kvantum LiDAR-t, a kvantumszámítástechnikát és más kvantumérzékelő alkalmazásokat.

Ebben a részben megvizsgáljuk a szupravezető nanohuzal-detektorok működési elveit, előnyeit a hagyományos fotondetektorokkal szemben, valamint a megvalósításukkal kapcsolatos kihívásokat. Ezenkívül megvitatjuk, hogy az SNSPD-k hogyan járulnak hozzá a fotonfelismerő technológiához, lehetővé téve a pontos fotonszámlálást és küszöbértéket összetett kvantumrendszerekben.

4.1.1 A szupravezető nanohuzal-detektorok működési elvei

Az SNSPD-k középpontjában egy vékony, szupravezető nanohuzal áll, amely jellemzően olyan anyagokból készül, mint a nióbium-nitrid (NbN) vagy a volfrám-szilicid (WSi). Ezek az anyagok szupravezetést mutatnak, egy kvantummechanikai jelenséget, ahol az elektromos ellenállás nullára csökken, amikor az anyagot kritikus hőmérséklet alá hűtik. Az SNSPD-k kriogén hőmérsékleten, általában 4 Kelvin alatt, folyékony héliumban vagy zárt ciklusú kriohűtőkkel működnek.

Amikor egyetlen foton ütközik a szupravezető nanohuzalba, ideiglenesen megszakítja a szupravezető állapotot egy helyi "hotspot" létrehozásával. Ez a hotspot növeli a nanohuzal ellenállását, mérhető feszültségimpulzust okozva. Az SNSPD rendkívül érzékeny még a gyenge fotonokra is, és a feszültségimpulzus jelzi a foton észlelését. A foton detektálása után a nanohuzal visszatér szupravezető állapotába, készen egy újabb észlelési eseményre.

A működés alapelve a következő lépésekkel írható le:

Foton abszorpció: A beeső fotont elnyeli a szupravezető nanohuzal, létrehozva egy lokalizált, fokozott ellenállású régiót (hotspot).
Ellenállásváltozás: A foton energiája megzavarja a szupravezető állapotot a nanohuzalban, ideiglenesen növelve az ellenállást.
Feszültségimpulzus: Az ellenállásváltozás miatt feszültségimpulzus keletkezik, jelezve a foton észlelését.
Helyreállítás: A nanohuzal visszahűl szupravezető állapotába, és készen áll a következő fotondetektálásra.

4.1.2 Az SNSPD detektálás matematikai modellje

Az SNSPD detektálási hatékonyságát számos paraméter szabályozza, beleértve az anyagtulajdonságokat, a fotonenergiát és a hőmérsékletet. Az észlelési valószínűség PdetP_{\text{det}}Pdet modellezhető az EEE beeső fotonenergia, a kritikus hőmérsékleti TcT_cTc és a torzítási áram IbI_bIb függvényében. Az észlelés valószínűsége növekszik a fotonenergia és a torzítási áram növekedésével, egészen addig a kritikus értékig, amelynél a detektor optimálisan működik.

Az észlelési valószínűség egyszerűsített modellje PdetP_{\text{det}}Pdet a következő:

PDET=1−A−η⋅EP_{\text{date}} = 1 - A^{-\It \CDOT A}PDET=1−A−η⋅A

Hol:

η\etaη a detektor kvantumhatásfoka, amely az anyag tulajdonságaitól és a torzítási áramtól függ,
EEE a bejövő foton energiája, amelyet általában E=hνE = h\nuE=hν ad meg, ahol hhh a Planck-állandó és ν\nuν a foton frekvenciája.

A τdet\tau_{\text{det}}τdet detektálási idő jellemzően tíz pikoszekundumos tartományban van, így az SNSPD az egyik leggyorsabb egyfoton-detektor. A nagy hatékonyság és a gyors észlelési idők kombinációja ideálissá teszi az SNSPD-ket a nagy sebességű fotonszámlálást igénylő alkalmazásokhoz, például a kvantumkommunikációhoz és a LiDAR-hoz.

4.1.3 Az SNSPD-k előnyei a hagyományos detektorokkal szemben

A szupravezető nanohuzal detektorok számos kulcsfontosságú előnyt kínálnak más fotondetektorokkal, például lavina fotodiódákkal (APD) és fotoelektron-sokszorozó csövekkel (PMT) szemben. Ezek az előnyök a következők:

Magas észlelési hatékonyság: Az SNSPD-k 90%-nál nagyobb észlelési hatékonyságot érhetnek el, különösen a közeli infravörös tartományban, amely kritikus fontosságú a kvantumkommunikáció és a LiDAR szempontjából.
Alacsony sötétszámlálási arányok: A sötétek száma (termikus vagy elektromos zaj által okozott hamis pozitív eredmények) jelentősen alacsonyabbak az SNSPD-kben más detektorokhoz képest. Ez az alacsony sötétszámlálási arány növeli a fotonszámlálás pontosságát a kvantumrendszerekben.
Gyors helyreállítási idő: Az SNSPD-k gyors egymásutánban képesek alaphelyzetbe állítani és észlelni a következő fotonokat, akár tíz pikoszekundumos helyreállítási idővel is. Ez a gyors reagálás elengedhetetlen az olyan nagy sebességű alkalmazásokban, mint a QKD.
Egyfoton érzékenység: Az SNSPD-k érzékenyek az egyes fotonokra, lehetővé téve számukra a rendkívül gyenge jelek észlelését. Ez különösen hasznos gyenge fényviszonyok között, például mélyűri kutatásban vagy víz alatti LiDAR-ban.
Alacsony jitter: Az időzítési jitter (a foton észlelési idejének bizonytalansága) minimális az SNSPD-kben, lehetővé téve a pontos repülési idő mérését LiDAR-ban és a pontos időzítést a kvantumkommunikációs protokollokban.

A detektor teljesítményének összehasonlítása

Az alábbi táblázat összehasonlítja az SNSPD-k teljesítményét más elterjedt fotondetektorokkal:

Paraméter	SNSPD	APD	PMT
Észlelési hatékonyság	>90%	~50-70%	~20-30%
Sötét számlálási arány	<1 Hz	~100 Hz	~1000 Hz
Időzítés Jitter	~30 ps	~200 ps	~500 ps
Helyreállítási idő	~10-100 ps	~1 ns	~5 ns
Üzemi hőmérséklet	<4 K (kriogén)	Szobahőmérséklet	Szobahőmérséklet

Amint az a táblázatban látható, az SNSPD-k mind az APD-ket, mind a PMT-ket felülmúlják az észlelési hatékonyság, a sötétszámlálási arány és az időzítési pontosság tekintetében, így a nagy teljesítményű kvantumérzékelési alkalmazások előnyben részesített választása.

4.1.4 SNSPD-k alkalmazása kvantumtechnológiákban

A szupravezető nanohuzal-detektorok ma már számos élvonalbeli kvantumtechnológia kritikus elemei:

Quantum Key Distribution (QKD): Az SNSPD-k biztonságos kvantumkommunikációt tesznek lehetővé azáltal, hogy pontosan detektálják a kriptográfiai kulcsokat hordozó egyedi fotonokat, még nagy távolságokon is.
Quantum LiDAR: Az SNSPD-k nagy érzékenysége és gyors válaszideje lehetővé teszi a Quantum LiDAR rendszerek számára, hogy nagy felbontású 3D leképezést érjenek el gyenge fényviszonyok vagy magas zajszintű környezetekben, például víz alatt vagy éjszaka.
Kvantum-számítástechnika: Az optikai kvantumszámítástechnikában az SNSPD-ket kvantumbiteket (qubiteket) kódoló egyedi fotonok észlelésére használják. Alacsony jitterük és nagy hatékonyságuk elengedhetetlen a pontos kapuműveletek és mérések biztosításához.
Csillagászat: Az SNSPD-ket csillagászati eszközökben használják távoli csillagok és galaxisok halvány fényének észlelésére. Az a képességük, hogy alacsony zajszintű fotonokat számolnak, kritikus fontosságú a mélyűri megfigyelések során.
Orvosi képalkotás: Az SNSPD-ket orvosi képalkotó technikákban, például kvantum-továbbfejlesztett pozitronemissziós tomográfiában (PET) használják, ahol az egyfoton-detektálás javíthatja a képfelbontást és csökkentheti a sugárterhelést.

4.1.5 Az SNSPD-k kihívásai és jövőbeli irányai

Lenyűgöző teljesítményük ellenére az SNSPD-k számos kihívással szembesülnek, amelyekkel foglalkozni kell a széles körű elfogadás érdekében:

Kriogén hűtés: Az SNSPD-k kriogén hőmérsékleten (általában 4 K alatt) kell működniük, ami bonyolultabbá és költségesebbé teszi a rendszert. A magasabb hőmérsékleten működő SNSPD-k fejlesztése vagy kompaktabb kriohűtők tervezése folyamatos kutatási terület.
Méretezhetőség: A jelenlegi SNSPD rendszereket méretük és a kriogén beállítás összetettsége korlátozza. Az SNSPD-tömbök méretezése a nagyméretű kvantum-számítástechnikában vagy a széles látómezejű képalkotásban való használatra továbbra is kihívást jelent.
Költség: Az SNSPD-k anyag- és hűtési követelményei drágábbak, mint más fotondetektorok. A gyártási és hűtési rendszerek költségeinek csökkentése döntő fontosságú lesz a szélesebb körű kereskedelmi bevezetés szempontjából.
Integráció: Az SNSPD-k más kvantumeszközökkel, például kvantumprocesszorokkal vagy optikai hálózatokkal való integrálásához fejlett csomagolási és igazítási technikákra van szükség. Az e területen elért haladás lehetővé teszi a teljesen integrált kvantumrendszerek kifejlesztését.

Python szimuláció: SNSPD-k fotondetektálási hatékonysága

A következő Python kód szimulálja az SNSPD fotondetektálási hatékonyságát a beeső fotonenergia és a detektor hatékonysága alapján:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Állandók

h = 6,626e-34 # Planck-állandó (J·s)

c = 3e8 # fénysebesség (m/s)

# Fotondetektálás hatékonysági modellje

def detection_efficiency(frekvencia, eta):

E_photon = h * frekvencia # A foton energiája (Joule)

1. visszatérés - np.xp(-it*a_foton)

# Érdekes frekvenciák (láthatótól infravörösig)

frekvenciák = np.linspace(4e14, 8e14, 1000) # Hz-ben (kb. 750 nm-től 375 nm-ig)

eta = 0,9 # Kvantumhatékonyság (90%)

# Számítsa ki az észlelési hatékonyságot minden frekvenciához

hatékonyságjavulás = detection_efficiency(frekvenciák, eta)

# Ábrázolja az észlelés hatékonyságát

PLT.PLOT(gyakoriságok; hatásfok)

plt.title("Az SNSPD fotondetektálási hatékonysága")

plt.xlabel("Frekvencia (Hz)")

plt.ylabel("Észlelési hatékonyság")

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a szimuláció kiszámítja az SNSPD detektálási hatékonyságát a fotonfrekvenciák tartományában, demonstrálva a detektor nagy hatékonyságát, különösen a közeli infravörös tartományban, ami fontos az olyan alkalmazásokhoz, mint a kvantumkommunikáció.

Ezzel zárul a 4. fejezet első alfejezete, amely a szupravezető nanohuzal detektorok alapelveit, előnyeit és alkalmazásait vizsgálja.

4. fejezet: Fotonfelismerő technológia: felismerések és kihívások

4.2 Fotonküszöb-detektorok megvalósítása

A fotonküszöb-detektorok kulcsfontosságúak a kvantumérzékelés, a kvantumkommunikáció és a kvantum-számítástechnikai rendszerek pontosságának javításában azáltal, hogy dinamikusan módosítják érzékenységüket a bejövő fotonjelekre. A fotonküszöb-detektorok megvalósítása mind a hardver (fotondetektorok), mind a szoftver (adaptív algoritmusok a küszöbértékhez) alapos ismeretét igényli. Ezek az érzékelők képesek megkülönböztetni a jel- és zajfotonokat, lehetővé téve a fotonszám pontosabb felbontását, és javítva a rendszer teljesítményét nagy zajszintű vagy gyenge fényviszonyok között.

Ebben a részben megvizsgáljuk a fotonküszöb-detektorok megvalósításának technikai követelményeit, módszereit és stratégiáit, különös tekintettel a kvantumrendszerekkel való integrációjukra. Megbeszéljük, hogyan alkalmazzák az adaptív küszöb algoritmusokat, hogyan elemzik a fotonstatisztikákat, és hogyan optimalizálják a fotonszám-feloldó detektorokat a teljesítmény maximalizálása érdekében.

4.2.1 A fotonküszöb alapelvei

A fotonküszöbölés alapelve viszonylag egyszerű: ahelyett, hogy minden detektorba ütköző fotont regisztrálna, a rendszer dinamikusan beállít egy küszöbértéket, amely kiszűri a zajt vagy a gyenge jeleket, amelyek egy bizonyos intenzitás alá esnek. Ez a küszöbérték a fotonérkezési statisztikák, a környezeti feltételek és a rendszerkövetelmények alapján módosítható. Ez különösen fontos a kvantumrendszerekben, ahol a fotonveszteség, a zaj vagy a szórás ronthatja a továbbított vagy érzékelt információ minőségét.

Fotonküszöb-detektor esetében az nnn vagy több foton detektálásának valószínűsége ttt küszöb használata esetén a következőképpen fejezhető ki:

q(t)=1−∑n=0t−1P(n; λ)q(t) = 1 - \sum_{n=0}^{t-1} P(n; \lambda)q(t)=1−n=0∑t−1P(n; λ)

Hol:

P(n; λ)P(n; \lambda)P(n; λ) annak valószínűsége, hogy pontosan nnn fotonokat detektálunk, adott átlagos fotonszám λ\lambdaλ,
A TTT az észlelési küszöbérték, amely adaptív módon van hangolva.

A ttt küszöb beállításával a detektor vagy érzékenyebbé válhat (alacsonyabb ttt), hogy több fotont detektáljon, vagy szelektívebbé (magasabb ttt), hogy a nagyobb intenzitású jelekre összpontosítson, kiszűrve a háttérzajt.

4.2.2 Adaptív algoritmusok a küszöbértékekhez

A gyakorlatban a fotonküszöb-detektorok adaptív algoritmusokra támaszkodnak, hogy valós időben állítsák be a ttt küszöbértéket a fotondetektálási események alapján. Ezek az algoritmusok elemzik a bejövő fotonáramot, és beállítják az észlelési érzékenységet a teljesítmény optimalizálása érdekében. Az adaptív algoritmusok jellemzően iteratív folyamatot követnek, folyamatosan finomítva a küszöbértéket a fotonadatok statisztikai tulajdonságai alapján.

Az adaptív küszöbérték-számítási algoritmus az alábbi lépéseket követheti:

Inicializálás: Kezdje egy kezdeti küszöbértékkel t0t_0t0 amely a becsült fotonstatisztikákon (pl. háttérzajszintek) alapul.
Fotondetektálás: A fotonok detektálásakor jegyezze fel a P(n)P(n)P(n) fotonszám-eloszlást egy bizonyos időablakon keresztül.
Küszöbérték beállítása: A mért fotonstatisztikák alapján állítsa be a ttt küszöbértéket a teljesítmény maximalizálása érdekében (pl. a zaj minimalizálása, a Fisher-információk maximalizálása vagy az adott jeltípusokra való optimalizálás).
Konvergencia: Ismételje meg a folyamatot, amíg a rendszer egy optimális küszöbértékhez nem közelít, és dinamikusan frissítse, ha a környezeti feltételek megváltoznak (pl. ha a zajszint emelkedik).

A küszöbértékek matematikai optimalizálása: Az adaptív küszöbérték-algoritmusok gyakran matematikai optimalizálási technikákra támaszkodnak a ttt beállításához. Az egyik közös cél a detektálási folyamat Fisher-információinak maximalizálása , amely számszerűsíti azt az információmennyiséget, amelyet egy fotonadat-halmaz szolgáltat egy ismeretlen θ\thetaθ paraméterről (pl. az átlagos fotonszám λ\lambdaλ):

J(θ)=E[(∂∂θlnP(x;θ))2]J(\theta) = \mathbb{E}\left[ \left( \frac{\partial}{\partial \theta} \ln P(x; \theta) \right)^2 \right]J(θ)=E[(∂θ∂lnP(x;θ))2]

A Fisher-információk maximalizálása segít biztosítani, hogy a rendszer a lehető legtöbb információt nyerje ki minden észlelési eseményből, javítva a mérések vagy a kommunikáció pontosságát.

4.2.3. Hardver megvalósítás: Fotonszám-feloldó detektorok

A fotonküszöb-detektorok sikeres megvalósításához fejlett hardverre van szükség, amely képes detektálni az egyes fotonokat és feloldani a fotonok számát minden detektálási eseményben. A kvantumtechnológiákban többféle fotonszám-feloldó detektort (PNRD) használnak, többek között:

Szupravezető nanohuzal detektorok (SNSPD-k): A korábban tárgyalt SNSPD-k nagy hatékonyságukról, alacsony sötétszámlálási arányukról és gyors helyreállítási idejükről ismertek. A fotonküszöbölési algoritmusokkal kombinálva az SNSPD-k több fotoneseményt is képesek feloldani, lehetővé téve a küszöbérték finom szabályozását és javítva az általános teljesítményt nagy zajszintű környezetben.
Transition-Edge érzékelők (TES): A TES detektorok képesek megkülönböztetni a különböző fotonszám-állapotokat a bejövő fotonok által lerakott energia mérésével. A TES detektorokat széles körben használják olyan alkalmazásokban, amelyek pontos fotonszámlálást igényelnek, mint például a kvantum-számítástechnika és a kvantumkommunikáció.
Lavina fotodiódák (APD-k): Bár az APD-ket általában egyfoton-detektálásban használják, módosíthatók, hogy fotonszám-feloldó detektorként működjenek a repülési idő információinak felhasználásával vagy több észlelési esemény integrálásával.

Mindegyik detektornak megvannak a maga előnyei és kompromisszumai, de mindegyik használható adaptív küszöbszámítási algoritmusokkal kombinálva, hogy javítsák teljesítményüket a fotonszámláló alkalmazásokban.

4.2.4 Integráció kvantumrendszerekkel

A fotonküszöb-detektorok jellemzően olyan kvantumrendszerekbe vannak integrálva, mint a kvantumkulcs-elosztás (QKD), a kvantum LiDAR és a kvantumoptikai érzékelő rendszerek. Az integráció megköveteli a fotondetektorok gondos összehangolását az optikai komponensekkel, valamint a kvantuminformáció-feldolgozó algoritmusokkal való szinkronizálást.

Például egy QKD rendszerben fotonküszöb-érzékelők használhatók a zaj kiszűrésére és a jel-zaj arány javítására, ami elengedhetetlen a kulcscsere biztonságának fenntartásához. Hasonlóképpen, a Quantum LiDAR rendszerekben az adaptív küszöbérték lehetővé teszi a gyenge jelű fotonok észlelését még nagy zajszintű környezetben is, növelve a távolságmérések és az objektumészlelés pontosságát.

Fotonküszöbölés a QKD-ben: A kvantumkulcs-elosztásban a fotonküszöbölést a zajfotonok kiszűrésére használják, miközben biztosítják a kulcsfontosságú fotonok pontos észlelését. A küszöb dinamikus beállításával a rendszer képes alkalmazkodni a kommunikációs csatorna változó zajszintjéhez, optimalizálva mind a biztonságot, mind a teljesítményt. A QBER (Quantum Bit Error Rate) adaptív küszöbértékkel minimalizálható annak biztosítása érdekében, hogy a zajfotonok ne járuljanak hozzá a kulcsgenerálási folyamat hibáihoz.

4.2.5 Python szimuláció: Adaptív küszöbérték a fotonszámlálásban

A következő Python-kód egy adaptív küszöbérték-folyamatot szimulál egy fotonszámláló rendszerben, bemutatva, hogyan állítható be az észlelési küszöb a fotonstatisztikák alapján a teljesítmény optimalizálása érdekében.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Poisson-eloszlás a fotonok számához

def poisson_prob(n, bárány):

return (bárány ** n) * np.exp(-lamb) / np.math.factorial(n)

# Q(t) számlálási arány t küszöbérték esetén

def counting_rate(t, lamb_signal, lamb_noise):

return 1 - sum(poisson_prob(n, lamb_signal + lamb_noise) for n in range(t))

# Szimulálás különböző küszöbértékekre

lambda_signal = 5 # A jel átlagos fotonszáma

lambda_noise = 1 # A zaj átlagos fotonszáma

küszöbértékek = tartomány(1, 10)

# Számítsa ki a jel és a zaj számlálási sebességét különböző küszöbértékeken

counting_rates_signal = [counting_rate(t, lambda_signal, 0) a t küszöbértékekben]

counting_rates_noise = [counting_rate(t, 0, lambda_noise) for t in thresholds]

# Ábrázolja a fotonszámlálási sebességet

plt.plot(küszöbértékek; counting_rates_signal; label='Jel'; jelölő='o')

plt.plot(küszöbértékek; counting_rates_noise; label='Zaj'; jelölő='x')

plt.xlabel('Küszöbérték (t)')

plt.ylabel('q(t) fotonszámlálási sebesség)

plt.title('Fotonszámlálás adaptív küszöbértékekkel')

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a kód azt szimulálja, hogy egy adaptív küszöbrendszer hogyan állítja be a fotonérzékelési küszöböt a bejövő jel és a zajszint alapján. Az ábra azt mutatja, hogy a küszöb növelése hogyan csökkenti a zajt, miközben továbbra is rögzíti a jel fotonjait, demonstrálva a fotonküszöb-detektorok hasznosságát a kvantumrendszerekben.

4.2.6 Kihívások és jövőbeli irányok

A fotonküszöb-detektorok megvalósítása nagyméretű kvantumrendszerekben számos kihívást jelent:

Skálázhatóság: A fotonküszöbölési algoritmusoknak hatékonyan kell skálázniuk, mivel a detektorok száma növekszik a nagy kvantumrendszerekben, például kvantumhálózatokban vagy elosztott érzékelési beállításokban.
Valós idejű feldolgozás: A fotondetektálási küszöbértékek valós idejű beállítása gyors és hatékony algoritmusokat igényel, különösen az olyan alkalmazásokban, mint a QKD, ahol a biztonság a környezeti változásokra adott dinamikus válaszoktól függ.
Integráció optikai komponensekkel: A fotondetektorok és más optikai komponensek közötti pontos beállítás és szinkronizálás biztosítása elengedhetetlen a kvantuminformáció hűségének fenntartásához.
Költség és összetettség: Míg a fotonküszöb javítja a teljesítményt, további komplexitást is bevezet a rendszerbe, ami növelheti a költségeket. A jövőbeli kutatások a tervezés egyszerűsítésére és az adaptív küszöbérték-algoritmusok számítási költségeinek csökkentésére összpontosítanak.

E kihívások ellenére a fotonküszöb-detektorok kritikus elemei a kvantumtechnológiák következő generációjának, amelyek pontosabb és hatékonyabb kvantumérzékelést, kommunikációt és számítástechnikát tesznek lehetővé.

Ezzel zárul a 4. fejezet második alszakasza, amely a fotonküszöb-detektorok megvalósításával és a kvantumtechnológiák fejlesztésében betöltött szerepükkel foglalkozik.

4. fejezet: Fotonfelismerő technológia: felismerések és kihívások

4.3 A fotonszám-feloldó detektorok korlátainak leküzdése

A fotonszám-feloldó detektorok (PNRD-k) kritikus fontosságúak számos kvantumtechnológia, például a kvantumkulcs-elosztás (QKD), a kvantum-számítástechnika, a kvantumérzékelés és a kvantum LiDAR számára. Ezeket a detektorokat úgy tervezték, hogy pontosan mérjék az egyes észlelési eseményekbe érkező fotonok számát, ami elengedhetetlen a fény különböző kvantumállapotainak megkülönböztetéséhez. A PNRD-technológiák fejlődése ellenére azonban, mint például a szupravezető nanohuzal egyfoton-detektorok (SNSPD-k), az átmeneti élérzékelők (TES) és a lavina-fotodiódák (APD-k), számos korlátozás továbbra is fennáll.

Ez a szakasz a PNRD-kben rejlő kihívásokat tárgyalja, és felvázolja az e korlátok leküzdésére irányuló lehetséges stratégiákat és technológiai innovációkat. Ezeknek a korlátoknak a kiküszöbölésével javítható a fotonszám-feloldó detektorok teljesítménye, méretezhetősége és alkalmazhatósága, előkészítve az utat a továbbfejlesztett kvantumtechnológiák előtt.

4.3.1 A fotonszám-feloldó detektorok kihívásai

Számos technikai és gyakorlati kihívás korlátozza a fotonszám-feloldó detektorok teljesítményét. Ezek a korlátozások a következők:

Detektor telítettsége: Sok PNRD szenved a telítettségtől, amikor több foton érkezik nagyon rövid időn belül. Ez azt eredményezi, hogy nem lehet megkülönböztetni a közeli távolságban érkező fotonokat vagy a nagy fotonszámú állapotokat.
Korlátozott dinamikatartomány: A PNRD-k gyakran korlátozott dinamikus tartománnyal rendelkeznek, ami korlátozza az egyes észlelési eseményekben pontosan megszámlálható fotonok számát. Ez a korlátozás csökkenti hatékonyságukat nagy intenzitású alkalmazásokban.
Sötétszámlálás és zaj: Bár a PNRD-k, például az SNSPD-k nagyon alacsony sötétszámlálási arányokkal rendelkeznek, a zaj még mindig bekerülhet termikus vagy környezeti tényezőkből, ami hamis észlelésekhez és pontatlanságokhoz vezethet a fotonszámlálásban.
Időzítési jitter: A fotondetektorok időzítési felbontása, más néven jitter, befolyásolja a fotonok érkezésének pontos észlelésének képességét. A nagy jitter csökkentheti a repülési idő mérésének felbontását, csökkentve az olyan rendszerek általános pontosságát, mint a Quantum LiDAR.
Kriogén működés: Számos fejlett PNRD, különösen az SNSPD és a TES detektorok kriogén hűtést igényelnek az optimális működéshez. Ez jelentős bonyolultságot és költséget jelent a rendszer számára, ami megnehezíti a telepítést a kereskedelmi és nagyméretű alkalmazásokban.
Holtidő: A detektor holtideje arra az időszakra utal, amely alatt nem képes további fotonokat detektálni egy kezdeti észlelési esemény után. Ez csökkentheti a detektálás hatékonyságát a nagy fotonfluxusú környezetekben, ahol a fotonok gyors egymásutánban érkeznek.

4.3.2 Stratégiák a korlátok leküzdésére

E korlátok leküzdésére különböző stratégiák alkalmazhatók. Ezek közé tartoznak a detektortechnológia, a jelfeldolgozási technikák és a hardverfejlesztések fejlesztései. Az alábbiakban felsoroljuk azokat a kulcsfontosságú stratégiákat, amelyek enyhíthetik a PNRD-k előtt álló kihívásokat.

Multimódusú és tömbös detektorok: A PNRD-k telítettségének és korlátozott dinamikatartományának leküzdésére szolgáló egyik megközelítés a többmódusú detektorok vagy detektortömbök használata. A bejövő fotonok több detektálási csatornán történő elosztásával a rendszer képes kezelni a nagyobb fotonfluxust és feloldani a nagyobb fotonszámú állapotokat.

Detektortömbök: Az SNSPD- vagy TES-detektorok tömbjei felhasználhatók a bejövő fotonok több detektor közötti felosztására, növelve a teljes fotonszámláló kapacitást. Ez csökkenti a telítettség esélyét is, mivel a tömb minden detektora képes kezelni a teljes fotonfluxus kisebb részhalmazát.
Térbeli multiplexelés: A térbeli multiplexelési technikák magukban foglalják a fotonfolyam több térbeli módusra történő felosztását, és minden módot külön fotonszám-feloldó detektor detektál. Ez a módszer növeli a dinamikatartományt anélkül, hogy növelné az egyes detektorok összetettségét.

Matematikai modell: fotonszámlálás multimódusú detektorokban

Az nnn fotonok MMM módban történő detektálásának valószínűségét egy multimódusú rendszerben a binomiális eloszlás írja le:

P(n; M,λ)=(Mn)(λM)n(1−λM)M−nP(n; M, \lambda) = \binom{M}{n} \left( \frac{\lambda}{M} \jobb)^n \left( 1 - \frac{\lambda}{M} \jobb)^{M-n}P(n; M,λ)=(nM)(Mλ)n(1−Mλ)M−n

Hol:

P(n; M,λ)P(n; M, \lambda)P(n; M,λ) az nnn fotonok MMM módban történő detektálásának valószínűsége,
λ\lambdaλ az átlagos fotonszám,
MMM a rendszerben lévő üzemmódok (vagy érzékelők) száma.

Ez a megközelítés lehetővé teszi a rendszer számára, hogy nagyobb fotonfluxust kezeljen anélkül, hogy telítené az egyes detektorokat, ezáltal kiterjesztve a dinamikatartományt.

Továbbfejlesztett időzítési felbontás: Az időzítési jitter problémájának megoldásához elengedhetetlen az érzékelők időzítési felbontásának javítása . Az SNSPD-k és a TES-detektorok, ha időzítési jitterre optimalizálják, több tíz pikoszekundumos időfelbontást érhetnek el. A jitter további csökkentése hardverfejlesztésekkel érhető el, beleértve a jobb jelerősítést és a zajcsökkentési technikákat.
Kriogén detektorok: Erőfeszítéseket tesznek olyan fotonszám-feloldó detektorok kifejlesztésére, amelyek nem igényelnek kriogén hűtést. Az egyik ígéretes irány az új anyagokon, például grafénen vagy átmenetifém-dihalkogenideken (TMD) alapuló szobahőmérsékletű szupravezető detektorok kifejlesztése. Ezek az anyagok magasabb hőmérsékleten szupravezető tulajdonságokkal rendelkeznek, potenciálisan kiküszöbölve a drága kriogén beállítások szükségességét.
Hibajavítás és zajcsökkentés: A jelfeldolgozási technikák, például a hibajavító kódok és a zajszűrő algoritmusok felhasználhatók a zaj és a sötétszám hatásának enyhítésére a fotonszámláló rendszerekben. Ezek a technikák különösen fontosak az olyan alkalmazásokban, mint a QKD, ahol a fotonszámlálás pontossága közvetlenül befolyásolja a kommunikáció biztonságát.

Hibajavító kódok: A kvantumrendszerek gyakran használnak hibajavító kódokat a fotondetektálás zajának és pontatlanságainak kompenzálására. Ezek a kódok javítják a rendszer robusztusságát azáltal, hogy lehetővé teszik a környezeti zaj vagy a sötétszám által okozott hibák észlelését és kijavítását.

Python szimuláció: Zajszűrés fotonszámlálásban

A következő Python-kód egy egyszerű zajszűrési megközelítést mutat be egy fotonszámláló rendszerben, ahol az észlelt fotonok feldolgozása a zaj kiszűrésére szolgál a fotonstatisztikák alapján.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Határozza meg a jel és a zaj átlagos fotonszámát

lambda_signal = 5

lambda_noise = 2

# Poisson-eloszlás a fotonok számához

def poisson_prob(n, bárány):

return (bárány ** n) * np.exp(-lamb) / np.math.factorial(n)

# Alkalmazzon zajszűrést a fotonszámra

def noise_filter(küszöbérték, lamb_signal, lamb_noise):

signal_counts = [poisson_prob(n, lamb_signal) for n in range(küszöb, 20)]

noise_counts = [poisson_prob(n, lamb_noise) for n in range(küszöb, 20)]

filtered_signal = Eloszlás.Érték.Szum(signal_counts) - Np.Szum(noise_counts)

visszatérő filtered_signal

# Szimulálás különböző küszöbértékekre

küszöbértékek = tartomány(1, 10)

filtered_signals = [noise_filter(t, lambda_signal, lambda_noise) for t küszöbértékekben]

# A szűrt jelek ábrázolása

plt.plot(küszöbértékek; filtered_signals; label='Szűrt jel'; marker='o')

plt.xlabel('Küszöbérték (t)')

plt.ylabel('Szűrt jel')

plt.title("Zajszűrés fotonszámláló rendszerben")

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a kód egy zajszűrő algoritmus alkalmazását szimulálja egy fotonszámláló rendszerben az érvényes fotonesemények észlelésére szolgáló küszöbérték beállításával. A szűrt jelet a küszöb függvényében ábrázolják, szemléltetve, hogyan csökkenthető a zaj az érvényes jelfotonok megtartása mellett.

Gyorsabb helyreállítási idők: A detektorok holtidejének problémájának kezelése érdekében a kutatás a fotonszám-feloldó detektorok helyreállítási idejének csökkentésére összpontosít. Az olyan technikák, mint a kvázirészecske-tervezés a szupravezető nanohuzalokban, csökkenthetik azt az időt, amely ahhoz szükséges, hogy a detektor visszatérjen szupravezető állapotába egy detektálási esemény után. Ez lehetővé teszi a detektor számára, hogy kezelje a nagyobb fotonfluxust anélkül, hogy hiányozna a következő fotonok.

4.3.3 A jövő irányai és a kialakulóban lévő technológiák

Számos feltörekvő technológia ígéretes a fotonszám-feloldó detektorok jelenlegi korlátainak leküzdésére:

Grafénalapú PNRD-k: A grafén egyedülálló elektromos és termikus tulajdonságai ígéretes jelöltté teszik a következő generációs fotondetektorok számára. A grafénalapú PNRD-k nagyobb hatékonyságot, gyorsabb helyreállítási időt és szobahőmérsékletű működést kínálhatnak, megoldva az SNSPD-k és a TES-detektorok jelenlegi korlátait.
Kvantumpont detektorok: A kvantumpontok olyan félvezető nanostruktúrák, amelyek kvantum összetartást mutatnak, lehetővé téve számukra, hogy kölcsönhatásba lépjenek egyetlen fotonnal. A kvantumpont-detektorok úgy tervezhetők, hogy meghatározott hullámhosszú fényt érzékeljenek, potenciálisan nagy hatékonysággal és alacsony zajszinttel kínálva fotonszám-felbontást.
Integrált fotonika: A PNRD-k fotonikus áramkörökkel való integrációja aktív kutatási terület. Az integrált fotonika lehetővé teszi kompakt, skálázható kvantumrendszerek kifejlesztését, amelyek egyetlen chipen kombinálják a fotondetektálást az optikai feldolgozással. Ez hatékonyabb és méretezhetőbb kvantumkommunikációs és számítástechnikai rendszerek kifejlesztéséhez vezethet.

4.3.4 Következtetés: A PNRD-k jövője

Bár a fotonszám-feloldó detektorok hosszú utat tettek meg az elmúlt években, továbbra is jelentős kihívások állnak fenn a skálázhatóság, az időzítési felbontás és a működési komplexitás tekintetében. Az új anyagok, jelfeldolgozási technikák és detektorarchitektúrák folyamatos fejlesztésével leküzdhetők ezek a korlátok, és teljes mértékben kiaknázhatók a PNRD-k kvantumtechnológiákban rejlő lehetőségei.

A multimódusú detektorok, a szobahőmérsékletű működés és az integrált fotonrendszerek fejlődésével a fotonszám-feloldó detektorok sokoldalúbbá, hozzáférhetőbbé és skálázhatóbbá válnak. Ezek a fejlesztések tovább javítják a kvantumkommunikációs rendszerek, a kvantum-számítástechnika és a kvantumérzékelési technológiák teljesítményét, végső soron a kvantumeszközök következő generációjának hajtóerejét.

Ezzel befejeződik a 4. fejezet harmadik alfejezete, amely a fotonszám-feloldó detektorok korlátainak leküzdésére szolgáló stratégiákat vizsgálja.

4. fejezet: Fotonfelismerő technológia: felismerések és kihívások

4.3 A fotonszám-feloldó detektorok korlátainak leküzdése

A fotonszám-feloldó detektorok (PNRD-k) kulcsfontosságúak az olyan kvantumtechnológiák fejlesztésében, mint a kvantumkulcs-elosztás (QKD), a kvantum-számítástechnika és a kvantumérzékelés. Ezeket a detektorokat úgy tervezték, hogy pontosan megszámolják az egyetlen detektálási esemény során érkező fotonok számát, ami létfontosságú a fényben kódolt kvantuminformáció feldolgozásához. A PNRD-k fejlődése ellenére vannak olyan korlátok, amelyek korlátozzák méretezhetőségüket, pontosságukat és hatékonyságukat. Ebben a részben feltárjuk ezeket a korlátokat, és stratégiákat javasolunk azok leküzdésére, amelyek a fotonszámláló alkalmazások teljesítményének javulásához vezetnek.

4.3.1 A fotonszám-feloldó detektorok korlátai

Míg a PNRD-k, például a szupravezető nanohuzalos egyfoton-detektorok (SNSPD-k), az átmeneti élérzékelők (TES) és a lavina-fotodiódák (APD-k) jelentős előrelépést tettek, még mindig számos kulcsfontosságú kihívással szembesülnek:

Detektor telítettsége: A legtöbb PNRD telítettségi problémákkal szembesül, amikor több foton érkezik egyszerre vagy gyors egymásutánban. Ez korlátozza az egyes fotonok megkülönböztetésének képességét, ami a nagy intenzitású jelek fotonszám-felbontásának pontosságának csökkenéséhez vezet.
Dinamikatartomány-korlátozások: A PNRD-k dinamikus tartománya – az általuk felbontható legkisebb és legnagyobb fotonszám közötti tartomány – gyakran korlátozott. Azok a detektorok, amelyek képesek kezelni a nagy fotonszámokat, hajlamosak elveszíteni érzékenységüket alacsony fotonszám esetén, és fordítva, így kevésbé hatékonyak sokoldalú környezetben.
Sötétszám és zaj: Még a fejlett anyagok és kialakítások mellett is a zaj továbbra is problémát jelent a fotondetektálásban. A sötétszámlálás (termikus vagy elektromos zaj által okozott hamis fotondetektálási események) csökkenti a fotonszámlálás pontosságát, különösen olyan rendszerekben, ahol az egyfotonos érzékenység kritikus.
Időzítési jitter: Az időzítési jitter a fotonok érkezési idejének mérésének bizonytalanságára utal. A nagy jitter csökkenti az észlelési folyamat időbeli felbontását, ami különösen problémás az olyan rendszerekben, mint a Quantum LiDAR, ahol a repülési idő kiszámítása a foton pontos érkezési idejétől függ.
Kriogén követelmények: Számos nagy hatékonyságú PNRD, például az SNSPD-k és a TES-ek kriogén hűtést igényelnek, jellemzően 4 K alatti hőmérsékletre. Ez jelentős költséget, összetettséget és működési kihívásokat jelent, különösen a hordozható vagy méretezhető megoldásokat igénylő alkalmazásokban.

4.3.2 Stratégiák a korlátok leküzdésére

E kihívások kezelése érdekében számos stratégiát és technológiai innovációt vizsgálnak. Ezek a megközelítések magukban foglalják a hardver, a jelfeldolgozás és az új anyagok integrálásának fejlődését.

1. Multimódusú érzékelők és tömbök

A detektorok telítettségének és dinamikatartományának korlátainak leküzdésére ígéretes módszer a többmódusú detektorok vagy detektorsorok használata. A bejövő fotonok több csatornán történő elosztásával a rendszer csökkentheti az egyes detektorok terhelését, lehetővé téve a fotonszám pontosabb felbontását.

Detektortömbök: A fotondetektorok tömbjei egyidejűleg képesek detektálni a bejövő fotonfluxus különböző részeit. Például egy sor SNSPD használható a teljes észlelési kapacitás növelésére, miközben csökkenti az egyes detektorok telítettségének kockázatát.
Térbeli multiplexelés: Egy másik megközelítés magában foglalja a fotonfolyam több térbeli módra történő felosztását az észlelés előtt. A térbeli multiplexelés alkalmazásával a tömb minden detektora a teljes fotonfluxus töredékét kapja, ami nagyobb teljes fotonszámlálási kapacitást tesz lehetővé a detektorok telítése nélkül.

Matematikai modell: Fotonszámlálás detektortömbökben

Az nnn fotonok MMM módusokban történő detektálásának valószínűsége egy detektortömbben a binomiális eloszlás segítségével modellezhető:

P(n; M,λ)=(Mn)(λM)n(1−λM)M−nP(n; M, \lambda) = \binom{M}{n} \left( \frac{\lambda}{M} \jobb)^n \left( 1 - \frac{\lambda}{M} \jobb)^{M-n}P(n; M,λ)=(nM)(Mλ)n(1−Mλ)M−n

Hol:

P(n; M,λ)P(n; M, \lambda)P(n; M,λ) az nnn fotonok MMM detektorokon keresztüli detektálásának valószínűsége,
λ\lambdaλ az átlagos fotonszám,
MMM a tömbben lévő detektorok száma.

Az MMM növelésével a rendszer nagyobb fotonszámokat képes kezelni, csökkentve a detektor telítettségének esélyét.

2. Továbbfejlesztett időzítési felbontás

A PNRD-k időzítési felbontásának javítása kulcsfontosságú a jitter csökkentése és a fotonok érkezési idejének mérése pontosságának növelése érdekében. Az SNSPD-khez és TES-detektorokhoz használt anyagok fejlődése az optimalizált jelerősítési technikákkal kombinálva több tíz pikoszekundumos tartományra csökkentheti az időzítési jittert.

Időzítési jitter redukciós képlet

A fotondetektálási esemény Δt\Delta tΔt időzítési jitterét gyakran a τrise\tau_{\text{rise}}τrise jelemelkedési idő és az NNN zajszint függvényében modellezik:

Δt=τriseSNR\Delta t = \frac{\tau_{\text{rise}}}{SNR}Δt=SNRτrise

Hol:

τrise\tau_{\text{rise}}τrise a detektor által generált jelimpulzus felfutási ideje,
Az SNRSNRSNR a jel-zaj viszony.

Az SNRSNRSNR javítása a zaj csökkentésével jobb árnyékolás, jelfeldolgozás vagy alacsonyabb zajszintű anyagok révén csökkentheti a jittert és javíthatja a fotonidőzítés mérésének pontosságát.

3. Kriogénmentes detektorok

A jelenlegi PNRD-k egyik legjelentősebb kihívása a kriogén hűtés szükségessége, különösen az SNSPD-k és a TES-detektorok esetében. A kriogénmentes detektorok, amelyek szobahőmérsékleten vagy annak közelében működnek, kritikus kutatási területet jelentenek. A grafénalapú fotondetektorok a nagy teljesítményű, szobahőmérsékletű PNRD-k fejlesztésének vezető jelöltjei közé tartoznak.

A grafén egyedülálló elektromos és termikus tulajdonságokkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik az egyfoton érzékenységet kriogén hűtés nélkül. A szupravezető grafén felhasználásával a kutatók olyan szobahőmérsékletű szupravezető fotondetektorok kifejlesztését vizsgálják, amelyek képesek fenntartani a magas detektálási hatékonyságot, miközben praktikus, skálázható rendszerekben működnek.

4. Fejlett jelfeldolgozás és zajszűrés

Az olyan jelfeldolgozási technikák, mint a hibajavítás és a zajszűrés, kulcsfontosságúak a fotonszám-feloldó detektorok sötétszámának és zajának hatásának enyhítésében. Ezek a technikák integrálhatók a detektor hardverébe és szoftverébe, hogy kiszűrjék a zajt, miközben megőrzik az észlelt jelfotonok integritását.

Kálmán-szűrés: A valós idejű zajcsökkentés egyik megközelítése a Kalman-szűrők használata, amelyek statisztikai algoritmusok, amelyek megbecsülik a dinamikus rendszer állapotát, miközben minimalizálják a zaj hatását. A fotondetektálás kontextusában Kalman-szűrők alkalmazhatók az észlelt fotonáramra, hogy javítsák a pontosságot zaj jelenlétében.
Hibajavító kódok: A kvantumrendszerekben hibajavító kódok alkalmazhatók a fotondetektálási eseményekre, hogy kompenzálják a zaj vagy a sötétszám által okozott hibákat. Ezek a kódok lehetővé teszik a rendszer számára a hibák észlelését és kijavítását, biztosítva, hogy a fotonszámlálási folyamat zajos környezetben is pontos maradjon.

5. Csökkentett holtidő gyors helyreállítási érzékelőkkel

A holtidő a foton észlelése utáni időszakra utal, amely alatt a detektor nem képes egy másik fotont detektálni. A PNRD-k holtidejének csökkentése elengedhetetlen a nagy fotonfluxust igénylő alkalmazásokhoz, például a Quantum LiDAR-hoz. A szupravezető anyagok kvázirészecske-tervezésével kapcsolatos kutatás célja az SNSPD-k helyreállítási idejének csökkentése, lehetővé téve a gyorsabb észlelési ciklusokat.

4.3.3 A jövő irányai és a kialakulóban lévő technológiák

Számos feltörekvő technológia ígéretes a fotonszám-feloldó detektorok korlátainak leküzdésére:

1. Grafénalapú fotondetektorok

A grafén kivételes elektromos és hővezető képessége, valamint szobahőmérsékleten való működési képessége ideális jelöltté teszi a következő generációs PNRD-k számára. A grafén egyedi tulajdonságainak kihasználásával a kutatók olyan detektorokat fejlesztenek, amelyek kriogén hűtés nélkül képesek nagy fotonszám-felbontást biztosítani.

2. Quantum Dot detektorok

A kvantumpontok, amelyek félvezető nanostruktúrák, amelyek kvantumösszetartást mutatnak, fotonszám-feloldó detektorokként potenciált mutattak. Ezek a detektorok úgy tervezhetők, hogy meghatározott hullámhosszakat és fotonszám-állapotokat detektáljanak, így sokoldalúak a kvantumkommunikációban és a képalkotásban való alkalmazásra.

3. Integrált fotonikus áramkörök

A PNRD-k fotonikus integrált áramkörökkel (PIC) való integrálása ígéretes irány a kompakt és skálázható kvantumrendszerek fejlesztéséhez. A fotondetektálás és az optikai feldolgozás egyetlen chipen történő kombinálásával az integrált fotonáramkörök hatékonyabb és skálázhatóbb kvantumkommunikációt és számítást tesznek lehetővé.

4.3.4 Python szimuláció: Zajszűrés fotonszám detektálásban

Az alábbi Python-kód egy alapvető zajszűrési szimulációt mutat be egy fotonszám-feloldó detektáló rendszerben. A rendszer küszöbértéket alkalmaz a jelfotonok és a zajfotonok megkülönböztetésére és az észlelési pontosság javítására.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Határozza meg a jel és a zaj átlagos fotonszámát

lambda_signal = 5

lambda_noise = 2

# Poisson-eloszlás a fotonok számához

def poisson_prob(n, bárány):

return (bárány ** n) * np.exp(-lamb) / np.math.factorial(n)

# Alkalmazzon zajszűrést a fotonszámra

def noise_filter(küszöbérték, lamb_signal, lamb_noise):

signal_counts = [poisson_prob(n, lamb_signal) for n in range(küszöb, 20)]

noise_counts = [poisson_prob(n, lamb_noise) for n in range(küszöb, 20)]

filtered_signal = Eloszlás.Érték.Szum(signal_counts) - Np.Szum(noise_counts)

visszatérő filtered_signal

# Szimulálás különböző küszöbértékekre

küszöbértékek = tartomány(1, 10)

filtered_signals = [noise_filter(t, lambda_signal, lambda_noise) for t küszöbértékekben]

# A szűrt jelek ábrázolása

plt.plot(küszöbértékek; filtered_signals; label='Szűrt jel'; marker='o')

plt.xlabel('Küszöbérték (t)')

plt.ylabel('Szűrt jel')

plt.title("Zajszűrés fotonérzékelő rendszerben")

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a kód egy zajszűrési küszöb alkalmazását szimulálja egy fotondetektáló rendszerben. Az ábra azt mutatja, hogy a szűrt jel hogyan javul a küszöb beállításával, csökkentve a zajt, miközben fenntartja a fotondetektálási pontosságot.

4.3.5 Konklúzió: A fotonszám-feloldó detektorok jövője

A fotonszám-feloldó detektorok kulcsfontosságúak a kvantumtechnológiák fejlődéséhez, de korlátaik jelentős kihívásokat jelentenek. A többmódú érzékelés alkalmazásával, az időzítési felbontás javításával, kriogénmentes érzékelők kifejlesztésével és a zajszűrés javításával ezek a korlátok leküzdhetők. A PNRD-k jövőjét az olyan anyagokkal kapcsolatos innovációk alakítják, mint a grafén és a kvantumpontok, valamint a fotonikus áramkörök integrálása és a fejlett jelfeldolgozási technikák.

Ezek a fejlesztések nemcsak a meglévő kvantumrendszerek teljesítményét javítják, hanem új alkalmazásokat is lehetővé tesznek olyan területeken, mint a kvantumkommunikáció, az érzékelés és a számítástechnika, ami a kvantumtechnológia jövőjét határozza meg.

Ezzel zárul a "Fotonszám-feloldó detektorok korlátainak leküzdése" című alfejezet, amely stratégiákat és technikai megközelítéseket kínál a kvantumrendszerekben található PNRD-k teljesítményének és méretezhetőségének javítására.

5. fejezet: Elméleti alapok: Fisher információ és küszöboptimalizálás

5.1 Fisher-információk a kvantumérzékelésben

A Fisher-információ kulcsfontosságú fogalom a kvantumérzékelésben, amely számszerűsíti, hogy egy megfigyelhető véletlen változó mennyi információt tartalmaz egy ismeretlen paraméterről. A kvantumrendszerek összefüggésében a Fisher-információk lehetővé teszik számunkra, hogy megértsük, hogy egy kvantumérzékelő mennyire képes megbecsülni egy fizikai paramétert, például időt, fázist vagy pozíciót a fény vagy más kvantumrendszerek kvantumállapotának mérésével. A Fisher-információk maximalizálása a kvantumérzékelésben nagyobb pontosságot eredményez, lehetővé téve az olyan alkalmazások, mint a továbbfejlesztett képalkotás, a kvantummérés és a kvantumkommunikáció számára, hogy a pontosság elméleti határai közelében működjenek.

Ez a szakasz a Fisher-információ fogalmával, matematikai alapjaival és a kvantumérzékelők teljesítményének optimalizálásában betöltött szerepével foglalkozik. Azt is megvizsgáljuk, hogy a fotonszám-feloldó detektorok és az adaptív küszöbszámítási technikák hogyan alkalmazhatók a Fisher-információk maximalizálására és az érzékelés pontosságának javítására.

5.1.1 A Fisher információk alapjai

A Fisher-információ egy valószínűségi függvény érzékenységét méri a θ\thetaθ paraméter kis változásaira. A kvantumérzékelésben θ\thetaθ jelöli azt az ismeretlen paramétert, amelyet meg akarunk becsülni, például fáziseltolódásokat az interferométerekben, időkésleltetéseket a kvantum LiDAR-ban vagy a fénymező intenzitását egy kvantum képalkotó rendszerben.

A J(θ)J(\theta)J(θ) Fisher-információ matematikailag a következőképpen határozható meg:

J(θ)=E[(∂∂θlnP(x;θ))2]J(\theta) = \mathbb{E}\left[ \left( \frac{\partial}{\partial \theta} \ln P(x; \theta) \right)^2 \right]J(θ)=E[(∂θ∂lnP(x;θ))2]

Hol:

P(x;θ)P(x; \theta)P(x;θ) a megfigyelhető xxx véletlen változó valószínűségi eloszlása a θ\thetaθ paraméter alapján,
lnP(x;θ)\ln P(x; \theta)lnP(x;θ) a megfigyelt xxx adatok log-valószínűségi függvénye,
E\mathbb{E}E a várt értéket jelöli.

A Fisher-információ lényegében azt írja le, hogy a különböző mérési eredmények valószínűsége hogyan változik a θ\thetaθ paraméter változásával. A magasabb Fisher-információs érték azt jelzi, hogy a θ\thetaθ kis változásai jelentős eltéréseket okoznak a mért adatokban, ami a θ\thetaθ pontosabb becsléséhez vezet.

5.1.2 Fisher-információk a kvantumérzékelésben

A kvantumrendszerekben a kvantumállapotok tulajdonságait mérjük, és a Fisher-információ szabályozza azt a pontosságot, amellyel ezeket a tulajdonságokat meg tudjuk becsülni. A Quantum Fisher Information (QFI) a Fisher-információ kvantumanalógja, és gyakran használják egy paraméter kvantumállapotából kinyerhető maximális információmennyiség kiértékelésére. A Cramér-Rao-kötés a Fisher-információt a θ\thetaθ becslésének lehető legkisebb varianciájához köti:

Var(θ^)≥1J(θ)\text{Var}(\hat{\theta}) \geq \frac{1}{J(\theta)}Var(θ^)≥J(θ)1

Ez az egyenlet azt mutatja, hogy bármely θ^\hat{\theta}θ^ elfogulatlan becslő varianciáját alulról a Fisher-információ inverze határolja. Így a Fisher-információk maximalizálása minimalizálja a θ\thetaθ becslésének bizonytalanságát, ami nagyobb pontosságot eredményez a kvantumérzékelési alkalmazásokban.

5.1.3 A Fisher-információk maximalizálása kvantumrendszerekben

A kvantumszenzorok pontossága optimalizálható a Fisher-információk maximalizálásával. Ehhez számos technikát alkalmaznak, beleértve az adaptív fotonküszöböt, az állapot előkészítését és a mérés optimalizálását. Az alábbiakban azt tárgyaljuk, hogy ezek a technikák hogyan javítják a Fisher-információkat bizonyos kvantumérzékelési alkalmazásokban.

1. Fotonküszöb és Fisher információk

A fotonküszöbölés magában foglalja a detektor érzékenységének dinamikus beállítását a bejövő fotonstatisztikák alapján. A jelfotonok detektálására szolgáló megfelelő küszöbértékek beállításával csökkenthető a zaj és javítható a mérési folyamat pontossága. A fotonküszöb és a Fisher-információ közötti kapcsolat a detektálási folyamat optimalizálásával írható le a variancia minimalizálása és a fotonszámmérésekből kinyert információk maximalizálása érdekében.

A gyakorlati kvantumérzékelési alkalmazásokban, mint például a kvantum LiDAR vagy a fázisbecslés, a Fisher-információk maximalizálhatók a ttt érzékelési küszöb hangolásával a jel-zaj arány (SNR) optimalizálása érdekében. A q(t)q(t)q(t) fotonszámlálási sebességet a következő képlet adja meg:

q(t)=1−∑n=0t−1P(n; λ)q(t) = 1 - \sum_{n=0}^{t-1} P(n; \lambda)q(t)=1−n=0∑t−1P(n; λ)

Hol:

P(n; λ)P(n; \lambda)P(n; λ) az nnn fotonok detektálásának Poisson-valószínűsége λ\lambdaλ átlagos fotonszám esetén,
TTT a fotondetektálás adaptív küszöbértéke.

A ttt fotoneloszlás alapján történő beállításával a rendszer maximalizálhatja a Fisher-információt a zaj elutasításával, miközben pontosan számolja a jel fotonjait, ezáltal javítva a paraméterbecslés pontosságát.

2. Quantum Fisher információ és állapotelőkészítés

A kvantumhalász-információt (QFI) gyakran használják a kvantummérések lehető legnagyobb pontosságának értékelésére. A θ\thetaθ paramétertől függő ρ(θ)\rho(\theta)ρ(θ) kvantumállapot esetén a QFI-t a következő képlet adja meg:

JQ(θ)=Tr[ρ(θ)Lθ2]J_Q(\theta) = \text{Tr}\left[ \rho(\theta) L_\theta^2 \right]JQ(θ)=Tr[ρ(θ)Lθ2]

Hol:

Lθ L_\thetaLθ a szimmetrikus logaritmikus derivált (SLD), amelyet implicit módon a ∂ρ(θ)∂θ=12(Lθρ(θ)+ρ(θ)Lθ)\frac{\partial \rho(\theta)}{\partial \theta} = \frac{1}{2} \left( L_\theta \rho(\theta) + \rho(\theta) L_\theta \right)∂θ∂ρ(θ)=21(Lθρ(θ)+ρ(θ)Lθ),
Tr\text{Tr}Tr jelöli a nyomot.

A kvantumállapotok magas QFI-vel való előkészítésével a kvantumérzékelők a klasszikus határokon túlmutató pontosságot érhetnek el. Ez különösen fontos a kvantummal továbbfejlesztett méréstechnikában, ahol összefonódott vagy összenyomott fényállapotokat használnak a QFI maximalizálására.

Példa: QFI fázisbecslésben

Egy kvantuminterferométerben, például egy Mach-Zehnder interferométerben a θ\thetaθ paraméter egy ismeretlen folyamat által bevezetett fáziseltolódást jelöl. Az NNN-foton összefonódott állapotokat (NOON állapotokat) használó interferométer QFI-je a következőképpen fejezhető ki:

JQ(θ)=N2J_Q(\theta) = N^2JQ(θ)=N2

Ez azt mutatja, hogy a NOON állapotok használata a kvantuminterferometriában kvadratikusan növeli a Fisher-információt az NNN fotonok számával, ami jelentős előnyt jelent a klasszikus állapotokkal szemben, ahol a Fisher-információ lineárisan növekszik az NNN-nel.

5.1.4 A Fisher-információk alkalmazása a kvantumérzékelésben

1. Kvantum LiDAR

A Quantum LiDAR rendszerekben a Fisher-információk kritikus szerepet játszanak a távolságmeghatározás pontosságának javításában a repülési idő mérésének optimalizálásával. A Fisher-információk adaptív fotonküszöb-meghatározással történő maximalizálásával a rendszer javíthatja a távolságméréseket, még zajos vagy gyenge fényviszonyok között is. A Fisher információ biztosítja, hogy a rendszer a lehető legtöbb információt nyerje ki a foton érkezési idejéből, csökkentve a távolságbecslés bizonytalanságát.

2. Kvantum képalkotás

A kvantum képalkotó rendszerek a Fisher-információkra támaszkodnak a képfelbontás javítása érdekében. Különösen az olyan technikák, mint a kvantum szuperfelbontás és a kvantum szellemképalkotás profitálnak a Fisher-információ maximalizálásából, ami élesebb képeket és jobb kontrasztot tesz lehetővé. A fotonszám-feloldó detektorok használatával és a küszöbérték-beállítások optimalizálásával a kvantumképalkotó rendszerek magasabb információtartalmat érhetnek el detektált fotononként.

5.1.5 Python szimuláció: Fisher információ a fotonszámlálásban

A következő Python-kód Fisher-információkat szimulál egy fotonszámlálási folyamathoz, állítható észlelési küszöbértékkel. A szimuláció megmutatja, hogy a ttt küszöb változása hogyan befolyásolja a Fisher-információt fotonszámláló kvantumérzékelési beállításban.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Átlagos fotonszám meghatározása (jelerősség)

lambda_signal = 5

# Poisson-eloszlás a fotonok számához

def poisson_prob(n, bárány):

return (bárány ** n) * np.exp(-lamb) / np.math.factorial(n)

# Fisher Information számítás különböző küszöbértékekre

def fisher_information(küszöbérték, lamb_signal):

fisher_info = 0

n esetén a tartományban (küszöbérték, 20):

prob = poisson_prob(n, lamb_signal)

fisher_info += (prob ** 2) / (prob + 1e-9) # Kerülje a nullával való osztást

Visszatérési fisher_info

# Fisher információk szimulálása különböző küszöbértékekhez

küszöbértékek = tartomány(1, 10)

fisher_info_values = [fisher_information(t, lambda_signal) for t küszöbértékben]

# Ábrázolja a Fisher Information vs Threshold

PLT.PLOT(küszöbértékek; fisher_info_values; jelölő='o')

plt.xlabel('Küszöbérték (t)')

plt.ylabel('Fisher információk')

plt.title("Fisher-információk a fotonszámlálásban különböző küszöbértékekhez")

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a szimuláció azt szemlélteti, hogy az észlelési küszöb beállítása hogyan befolyásolja a Fisher-információkat egy fotonszámláló rendszerben. Az optimális küszöbérték kiválasztásával a rendszer maximalizálhatja a Fisher-információkat, ezáltal javítva a paraméterbecslés pontosságát.

5.1.6 Következtetés: A Fisher-információk maximalizálása a továbbfejlesztett kvantumérzékelés érdekében

A Fisher-információ alapvető mérőszám a kvantumérzékelő rendszerek pontosságának értékeléséhez és optimalizálásához. A Fisher-információk maximalizálásával olyan technikákkal, mint az adaptív fotonküszöb, az állapot-előkészítés és az optimalizált észlelés, a kvantumérzékelők a pontosság elméleti határai közelében működhetnek. A Fisher-információk kulcsszerepet játszanak a kvantumtechnológiák széles körében, a kvantum LiDAR-tól és a képalkotástól a kvantuminterferometria fázisbecsléséig.

A jövőbeni kutatások ezen a területen valószínűleg kifinomultabb módszerek kifejlesztésére összpontosítanak a Fisher-információk maximalizálására összetett kvantumrendszerekben, különösen zaj és más környezeti zavarok jelenlétében.

Ezzel befejeződik az 5. fejezet első alfejezete, amely a Fisher-információkat vizsgálja a kvantumérzékelésben.

5. fejezet: Elméleti alapok: Fisher információ és küszöboptimalizálás

5.2 A fotonküszöbölés adaptív munkafolyamata

A fotonküszöbölés kritikus szerepet játszik a kvantumérzékelő, kommunikációs és képalkotó rendszerek optimalizálásában a fotondetektorok érzékenységének dinamikus beállításával. Az adaptív fotonküszöblés koncepciója a fotondetektálási folyamat folyamatos finomítása a zaj kiszűrése, a gyenge jelek észlelésének javítása és a jel-zaj arány (SNR) optimalizálása érdekében. Az adaptív munkafolyamat használatával a kvantumrendszerek reagálhatnak a változó környezeti feltételekre és a fotonstatisztikákra, ezáltal javítva a rendszer általános teljesítményét.

Ebben a részben megvizsgáljuk a fotonküszöbök adaptív munkafolyamatát, lebontva az inicializálás, a visszacsatolás és a valós idejű beállítás szakaszait. Azt is megvizsgáljuk, hogy ez a megközelítés hogyan integrálódik olyan kvantumérzékelési technológiákba, mint a kvantumkulcs-elosztás (QKD), a kvantum LiDAR és a kvantumképalkotás.

5.2.1 Az adaptív munkafolyamat szakaszai a fotonküszöbökben

Az adaptív fotonküszöb-számítási munkafolyamat egy sor iteratív lépésből áll, amelyek célja az észlelési küszöb valós idejű finomítása. A cél a (zaj által okozott) téves észlelések minimalizálása, miközben maximalizálják a jelfotonok észlelési pontosságát. A folyamat három fő szakaszra bontható:

Inicializálás: A rendszer a kezdeti fotondetektálási küszöb beállításával kezdődik t0t_0t0. Ezt a küszöbértéket általában a fotonstatisztikák előzetes ismerete alapján választják ki, mint például a várható átlagos fotonszám λ\lambdaλ vagy a háttérzajszint.

Például, ha az átlagos jelfotonszám λs\lambda_s λs, a zaj fotonszáma pedig λn\lambda_n λn, akkor a kezdeti küszöböt úgy lehet beállítani, hogy egy bizonyos intenzitás alatt elutasítsa a fotonokat.

A kezdeti fotonszámlálási valószínűséget a következő képlet adja meg:

q(t0)=1−∑n=0t0−1P(n; λ)q(t_0) = 1 - \sum_{n=0}^{t_0-1} P(n; \lambda)q(t0)=1−n=0∑t0−1P(n; λ)

Hol:

P(n; λ)P(n; \lambda)P(n; λ) az nnn fotonok kimutatásának Poisson-valószínűsége,
t0t_0t0 a kezdeti észlelési küszöbérték,
λ\lambdaλ az átlagos fotonszám.

Visszacsatolási hurok: A fotonok detektálásakor a rendszer valós idejű adatokat gyűjt a fotonok érkezéséről, és elemzi a bejövő jel statisztikáját. Ezen elemzés alapján a rendszer kiszámítja a ttt észlelési küszöb módosításait. A visszacsatolási hurok biztosítja, hogy a küszöb dinamikusan alkalmazkodjon a jel és a zajszint ingadozásához.

A rendszer olyan paramétereket figyel, mint a foton érkezési sebessége, az SNR és a Fisher információk (az előző részben tárgyaltuk). Ha a zajszint emelkedik vagy a jel gyengül, a küszöb megemelhető a több zajfoton elutasításához.

A Δt\Delta tΔt kimutatási küszöb változása minden iterációban a következőképpen fejezhető ki:

Δt=α(∂q(t)∂t)\Delta t = \alpha \left( \frac{\partial q(t)}{\partial t} \right)Δt=α(∂t∂q(t))

Hol:

α\alphaα a küszöbérték beállításához szükséges tanulási sebesség vagy lépésméret,
∂q(t)∂t\frac{\partial q(t)}{\partial t}∂t∂q(t) a fotonszámlálási valószínűség gradiense a ttt küszöbhöz képest.

Valós idejű beállítás: Ebben a szakaszban az észlelési küszöb folyamatosan finomodik a valós idejű visszajelzések alapján. A rendszer fokozatosan módosítja a küszöbértéket, biztosítva, hogy a jel fotonjait nagy pontossággal érzékelje, miközben a zaj minimális. Ez a valós idejű beállítás különböző kvantumrendszerekre alkalmazható, mint például a Quantum LiDAR vagy a QKD, ahol a jelkörnyezet idővel változhat.

A beállítás utáni új fotonszámlálási sebességet a következő képlet adja meg:

q(új)=1−∑n=0túj−1P(n; λ)q(t_{\szöveg{új}}) = 1 - \sum_{n=0}^{t_{\szöveg{új}}-1} P(n; \lambda)q(új)=1−n=0∑tnew−1P(n; λ)

Ahol tnew=t0+Δ tt_{\text{new}} = t_0 + \Delta ttnew=t0+Δt, a visszacsatolás és a valós idejű elemzés után korrigált küszöbérték.

5.2.2 Adaptív küszöbértékek a kvantumérzékelésben

A kvantumérzékelő alkalmazások, mint például a Quantum LiDAR és a QKD, jelentősen kihasználják az adaptív fotonküszöb-eljárást. Ezek a rendszerek gyakran változó zajszintű és jelerősségű környezetben működnek, ezért elengedhetetlen a fotondetektálási érzékenység valós idejű beállítása.

Quantum LiDAR: A Quantum LiDAR-ban a repülési idő méréseit használják az objektumok távolságának észlelésére a céltárgyról visszaverődés után visszatérő fotonok számlálásával. A környezet, például köd, por vagy környezeti fény zajt okozhat, csökkentve a távolságmérések pontosságát. Az adaptív küszöbérték alkalmazásával a rendszer dinamikusan elutasítja a zajfotonokat, miközben biztosítja a jelfotonok pontos észlelését, ezáltal javítva a tartománymérések pontosságát.

Kvantumkulcs-elosztás (QKD): Az olyan QKD protokollokban, mint a BB84, a kommunikáció biztonsága a kvantuminformációt hordozó egyes fotonok pontos észlelésétől függ. Az adaptív fotonküszöbölés biztosítja, hogy a rendszer magas SNR-t tartson fenn, minimalizálva a kvantumbit-hibaarányt (QBER). A küszöbérték dinamikus beállításával a fotonérkezési statisztikák alapján a QKD rendszer optimalizálhatja mind a biztonságot, mind a teljesítményt.

Python kódszimuláció: Adaptív küszöbértékek a kvantumérzékelésben

A következő Python-kód szimulálja az adaptív küszöbérték-folyamatot egy kvantumérzékelő rendszerben, bemutatva, hogyan igazodik dinamikusan az észlelési küszöbérték a fotonstatisztikák alapján.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Poisson-eloszlás a fotonok számához

def poisson_prob(n, bárány):

return (bárány ** n) * np.exp(-lamb) / np.math.factorial(n)

# Adaptív küszöbérték-számítási munkafolyamat

def adaptive_thresholding(lambda_signal, lambda_noise, t_initial, iterációk, learning_rate):

küszöbértékek = [t_initial]

i esetén a tartományban (iterációk):

# Számítsa ki a fotondetektálási valószínűséget az aktuális küszöbhöz

q_signal = 1 - szum(poisson_prob(n, lambda_signal) n tartományban(küszöbértékek[-1]))

q_noise = 1 - szum(poisson_prob(n, lambda_noise) n tartományban(küszöbértékek[-1]))

# Számítsa ki a gradienst és állítsa be a küszöböt

gradiens = q_signal - q_noise

new_threshold = küszöbértékek[-1] + learning_rate * gradiens

küszöbértékek.hozzáfűzés(new_threshold)

visszatérési küszöbértékek

# A szimuláció paraméterei

lambda_signal = 5

lambda_noise = 2

t_initial = 3

iterációk = 20

learning_rate = 0,5

# Futtassa a szimulációt

küszöbértékek = adaptive_thresholding(lambda_signal, lambda_noise, t_initial, iterációk learning_rate)

# Ábrázolja a küszöb fejlődését

PLT.PLOT(küszöbértékek; jelölő='o')

plt.xlabel('Iteráció')

plt.ylabel('Kimutatási küszöbérték (t)')

plt.title("Adaptív küszöbérték a kvantumérzékelésben")

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ebben a szimulációban az észlelési küszöböt iteratív módon állítják be a jel és a zaj valószínűsége közötti különbség alapján. A küszöbérték egy optimális értékhez konvergál, amely maximalizálja a fotondetektálást, miközben minimalizálja a zajt.

5.2.3 A teljesítmény növelése a Fisher Information segítségével

A Fisher-információ maximalizálása (amelyet az 5.1 szakasz tárgyal) az adaptív fotonküszöb-meghatározás egyik fő célja. A detektálási küszöb beállításával a Fisher-információ maximalizálása érdekében a rendszer a maximális mennyiségű információt tudja kinyerni a megfigyelt fotonstatisztikákból, ami pontosabb mérésekhez és paraméterbecsléshez vezet.

Az adaptív fotonküszöb-meghatározás során a Fisher-információ beépíthető a visszacsatolási hurokba a küszöbérték beállításával a Fisher-információ gradiense alapján a ttt küszöbértékhez képest:

Δt=α(∂J(θ)∂t)\Delta t = \alpha \left( \frac{\partial J(\theta)}{\partial t} \right)Δt=α(∂t∂J(θ))

Hol:

J(θ)J(\theta)J(θ) a Fisher-információ,
α\alphaα a küszöb beállításának tanulási sebessége,
∂J(θ)∂t\frac{\partial J(\theta)}{\partial t}∂t∂J(θ) a Fisher-információ gradiense a küszöbhöz képest.

A ttt folyamatos beállításával a Fisher információk maximalizálása érdekében a rendszer optimális teljesítményt érhet el a pontosság és a zajszűrés szempontjából.

5.2.4 Az adaptív fotonküszöbölés alkalmazásai

1. Quantum LiDAR: Az adaptív küszöbérték-meghatározás különösen hasznos a Quantum LiDAR rendszerekben a zajos környezetek távolságmérésének javításához. Az érzékelési küszöb dinamikus beállításával a LiDAR rendszer képes alkalmazkodni a változó környezeti feltételekhez, például ködhöz, gyenge fényviszonyokhoz vagy erős háttérzajhoz, növelve a tárgyfelismerés és a hatótávolság becslésének pontosságát.

2. Kvantum képalkotás: A kvantumképalkotásban az adaptív küszöbérték pontosabb képrekonstrukciót tesz lehetővé a fotonészlelés jel- és zajjellemzők alapján történő optimalizálásával. Ez élesebb képeket eredményez nagyobb felbontással, még alacsony fotonszámú helyzetekben is, mint például csillagászati képalkotás vagy orvosi diagnosztika.

3. Kvantumkommunikáció: A kvantumkommunikációs protokollokban, beleértve a QKD-t is, az adaptív küszöbérték segít fenntartani a biztonságos kommunikációs csatornákat azáltal, hogy biztosítja, hogy csak legitim jelfotonokat észleljen. A zajfotonok elutasításával a rendszer csökkenti a QBER-t és növeli a kommunikáció általános biztonságát.

5.2.5 Következtetés: Az adaptív küszöbölés ereje

A fotonküszöbök adaptív munkafolyamata hatékony eszköz a kvantumrendszerek teljesítményének növelésére. Az észlelési küszöb valós idejű visszajelzésen alapuló dinamikus beállításával a kvantumérzékelők, képalkotó rendszerek és kommunikációs protokollok nagyobb pontossággal és precizitással működhetnek. A Fisher-információk integrálása az adaptációs folyamatba tovább javítja az értelmes információk kinyerésének képességét a fotonstatisztikákból, kitolva a kvantumtechnológiákkal elérhető határokat.

Ahogy a kvantumérzékelő alkalmazások tovább fejlődnek, az adaptív fotonküszöb egyre fontosabb szerepet fog játszani annak biztosításában, hogy ezek a rendszerek a legnagyobb potenciáljukon működjenek, még zaj és környezeti ingadozások esetén is.

Ezzel befejeződik az 5. fejezet második alfejezete, amely a fotonküszöbök adaptív munkafolyamatát vizsgálja.

5. fejezet: Elméleti alapok: Fisher információ és küszöboptimalizálás

5.3 A fotonfelismerő és a klasszikus fotodetektorok összehasonlítása

A fotonfelismerők, különösen azok, amelyek kvantumhatásokat használnak, az optikai detektálási technológiák következő határát képviselik. A klasszikus fotodetektorokkal ellentétben a fotonfelismerők képesek feloldani a fotonszám-állapotokat, adaptívan beállítani a küszöbértékeket az optimalizált észlelés érdekében, és maximalizálni a Fisher-információkat a pontosság javítása érdekében. Ez a szakasz a fotonfelismerők és a klasszikus fotodetektorok közötti különbségeket vizsgálja, összehasonlítva képességeiket, teljesítménymutatóikat és alkalmasságukat a kvantumérzékelés, a kommunikáció és a számítástechnika különböző alkalmazásaira.

5.3.1 Klasszikus fotodetektorok: áttekintés és korlátozások

A klasszikus fotodetektorokat, például a fotoelektron-sokszorozó csöveket (PMT), a lavina-fotodiódákat (APD-k) és a PIN-diódákat évek óta széles körben használják mind tudományos, mind ipari alkalmazásokban. Ezek a detektorok a bejövő fotonokat elektromos jelekké alakítják, intenzitásméréseket biztosítva, amelyek kulcsfontosságúak olyan területeken, mint a távközlés, az orvosi képalkotás és a csillagászat.

A klasszikus fotodetektorok legfontosabb jellemzői:

Lineáris válasz a fényintenzitásra: A klasszikus detektorok lineáris választ adnak a bejövő fényre. Minél több foton éri el a detektort, annál nagyobb a kimenő elektromos jel. Ez ideális az általános fényintenzitás mérésére, de nem oldja fel az egyes fotonszámokat.
Érzékenységi tartomány: A klasszikus detektorok érzékenységi tartománya a felhasznált anyagtól függően változik. Például az APD-k különösen érzékenyek a gyenge fényviszonyokra, míg a PMT-k kiválóan érzékelik a halvány optikai jeleket nagy nyereséggel.
Zaj és sötétszám: A klasszikus érzékelők zaja – különösen a termikus és elektronikus zaj – korlátozza pontosságukat. A sötétszámlálás vagy a zaj által okozott téves észlelések különösen problémásak gyenge fényviszonyok között végzett alkalmazásokban.
Nincs fotonszám-felbontás: A klasszikus fotodetektorok nem tudnak különbséget tenni a különböző fotonszám-állapotok között. Egyszerűen mérik a bejövő fény teljes energiáját vagy intenzitását, ami korlátozza hasznosságukat kvantumalkalmazásokban, ahol a fotonok pontos száma számít.

Klasszikus fotonszámlálási korlátok: A klasszikus fotodetektorok, bár számos alkalmazásban rendkívül hatékonyak, a fotonszámlálás pontatlanságától szenvednek. A teljes kibocsátás általában arányos a fény intenzitásával, nem pedig az érkező fotonok diszkrét számával. Ez jelentős korláttá válik a kvantumrendszerekben, ahol a fotonszám felbontása kritikus fontosságú az értelmes információk kinyeréséhez.

5.3.2 Photon Discerner: Továbbfejlesztett fotondetektálás kvantumpontossággal

A fotonfelismerők, különösen a fotonszám-feloldó detektorok (PNRD-k), mint például a szupravezető nanohuzalos egyfoton-detektorok (SNSPD-k) és az átmeneti-élérzékelők (TES), olyan fejlett képességeket kínálnak, amelyek a klasszikus detektorokból hiányoznak. Ezek a detektorok túlmutatnak az egyszerű intenzitásméréseken, és lehetővé teszik az egyes észlelési eseményekben lévő fotonok pontos számának megszámlálását.

A fotonfelismerők legfontosabb jellemzői:

Fotonszám felbontás: A fotonfelismerők képesek feloldani a diszkrét fotonszám-állapotokat, ami azt jelenti, hogy képesek észlelni, hogy hány foton érkezik egyetlen eseményben. Ez elengedhetetlen a kvantumérzékelésben és kommunikációban, ahol a pontos fotonszámlálás olyan protokollokat tesz lehetővé, mint a kvantumkulcs-elosztás (QKD) és a kvantum LiDAR.
Adaptív küszöbérték: A klasszikus detektorokkal ellentétben a fotonfelismerők dinamikusan módosíthatják észlelési küszöbüket a valós idejű visszajelzések alapján. A küszöbérték optimalizálásával kiszűrhetik a zajt és javíthatják a jel-zaj arányt (SNR), ezáltal növelve a fotonmérések pontosságát.
Alacsony sötétszámlálási arány: A modern fotonfelismerők, különösen az SNSPD-k, rendkívül alacsony sötétszámlálási sebességgel rendelkeznek, gyakran másodpercenként néhány szám tartományban. Ez jelentősen csökkenti a zaj okozta téves észlelések valószínűségét, így ideálisak gyenge fényviszonyok között és nagy pontosságú kvantumalkalmazásokhoz.
Kvantumhatékonyság: A foton-megkülönböztetők magas kvantumhatékonyságot mutatnak, különösen a közeli infravörös tartományban (fontos a száloptikai kommunikációhoz). Az SNSPD-k például 90% -ot meghaladó kvantumhatékonyságot érhetnek el, messze meghaladva a klasszikus detektorok hatékonyságát.

5.3.3 Teljesítmény-összehasonlítások: Fő mérőszámok

A fotonfelismerők teljesítménye a klasszikus fotodetektorokkal összehasonlítva számos kritikus mérőszám alapján összehasonlítható, beleértve az érzékenységet, az időzítési felbontást, a sötétszámot és az észlelési hatékonyságot. Az alábbi összehasonlító táblázat ezeket a kulcsfontosságú mutatókat emeli ki:

Paraméter	Fotonfelismerő (PNRD-k)	Klasszikus fotodetektorok (APD-k, PMT-k stb.)
Fotonszám felbontás	Igen (diszkrét fotonszámlálás)	Nem (csak az intenzitást méri)
Kvantumhatékonyság	>90% (SNSPD-k közeli infravörös tartományban)	50-70% (APD), ~20-30% (PMT)
Sötét számlálási arány	<1 darabszám/mp (SNSPD-k)	~100-1000 darab/mp
Időzítés Jitter	10-30 ps (SNSPD)	~200 ps (APD), ~500 ps (PMT)
Üzemi hőmérséklet	Kriogén (<4 K SNSPD-k és TES-ek esetében)	Szobahőmérséklet a legtöbb APD, PMT esetében
Dinamikatartomány	A telítettség korlátozza, de alacsony fotonszámnál kiváló	Széles dinamikatartomány, de hiányzik a fotonfelbontás
Adaptív küszöbérték	Igen (valós idejű beállítás)	Nem (rögzített érzékelési küszöbérték)

Matematikai összehasonlítás: Detektálási hatékonyság

A fotodetektor detektálási hatékonysága η\etaη egy kulcsfontosságú teljesítménymutató, amely számszerűsíti annak valószínűségét, hogy a detektoron lévő foton-incidens ténylegesen észlelhető. Az SNSPD-khez hasonló fotonfelismerők esetében az ηSNSPD\eta_{\text{SNSPD}}ηSNSPD detektálási hatékonyságot a következő képlet adja meg:

ηSNSPD=1−e−α⋅Efoton\eta_{\text{SNSPD}} = 1 - e^{-\alpha \cdot E_{\text{photon}}}ηSNSPD=1−e−α⋅Ephoton

Hol:

α\alphaα a detektor anyagának abszorpciós együtthatója,
EphotonE_{\text{photon}}Az efoton a beeső foton energiája.

A klasszikus fotodetektorok esetében a detektálás hatékonysága jellemzően alacsonyabb, és nagyobb mértékben függ az anyag tulajdonságaitól és a környezeti feltételektől (pl. hőmérséklet és zajszint). Az APD-k és PMT-k kvantumhatékonysága hasonlóan modellezhető, de a maximális észlelési hatékonyság a technológiai korlátok miatt általában 50-70% körül van.

5.3.4 Használati esetek és alkalmazások

Quantum Key Distribution (QKD): A QKD protokollokban, mint például a BB84 vagy az E91, a fotonfelismerőket kriptográfiai kulcsokat hordozó egyedi fotonok észlelésére használják. A fotonszám felbontása kritikus fontosságú annak biztosításában, hogy semmilyen fotonveszteség vagy zaj ne veszélyeztesse a kommunikáció biztonságát. A klasszikus detektorok nem lennének képesek ugyanolyan pontosságot biztosítani, mivel nem tudnának különbséget tenni a legitim egyfoton esemény és a zaj között.

Quantum LiDAR: A fotonfelismerők szintén nélkülözhetetlenek a kvantum LiDAR rendszerekben, ahol a repülési idő mérése a célpontból visszatérő fotonok pontos számlálásán alapul. Az SNSPD-k nagy időzítési pontossága és alacsony sötétszámlálási aránya sokkal jobb, mint a klasszikus detektorok, amelyek gyenge fényviszonyok között küzdhetnek, vagy háttérzaj nyomhatja el őket.

Kvantum képalkotás: Az olyan alkalmazásokban, mint a kvantumszellem-képalkotás vagy a kvantum-továbbfejlesztett mikroszkópia, a foton-felismerők által kínált fotonszám-felbontás lehetővé teszi a képalkotó rendszerek számára, hogy észleljék a fotonstatisztikák finom különbségeit, ami nagyobb felbontást és kontrasztot eredményez, mint a klasszikus fotodetektorok.

5.3.5 Kihívások és jövőbeli irányok

Bár a fotonfelismerők sok szempontból felülmúlják a klasszikus fotodetektorokat, még mindig kihívásokkal szembesülnek, amelyekkel foglalkozni kell a széles körű elfogadáshoz:

Kriogén hűtés: Sok fotonfelismerő, például az SNSPD és a TES, működéséhez kriogén hűtésre van szükség. Ez növeli az összetettséget és a költségeket, így kevésbé praktikusak a nagy léptékű kereskedelmi telepítéshez. A szobahőmérsékletű alternatívák, például a grafén alapú fotondetektorok kutatása segíthet ennek a kihívásnak a kezelésében.
Méretezhetőség: A fotonfelismerők méretezése nagy rendszerek, például kvantumhálózatok vagy elosztott kvantumérzékelő rendszerek esetében továbbra is kihívást jelent. A fotonszám-feloldó detektorok nagy tömbökbe vagy fotonáramkörökbe történő integrálása fejlett gyártási technikákat igényel.
Költség: A fotonfelismerők drágábbak, mint a klasszikus detektorok, mivel speciális anyagokra és hűtőrendszerekre van szükség. A költségek csökkentése a jobb gyártási folyamatok és anyagok révén elengedhetetlen lesz a fotonfelismerők hozzáférhetőbbé tételéhez.

5.3.6 Következtetés: Kvantumugrás a detektálási technológiában

A fotonfelismerők jelentős előrelépést jelentenek a klasszikus fotodetektorokhoz képest, fokozott pontosságot, fotonszám-felbontást és adaptív képességeket biztosítanak, amelyek elengedhetetlenek a modern kvantumtechnológiákhoz. Míg a klasszikus fotodetektorok továbbra is hasznosak számos hagyományos alkalmazásban, a fotonfelismerők nélkülözhetetlenek olyan területeken, mint a kvantumkommunikáció, az érzékelés és a számítástechnika.

Ahogy a fotonfelismerők skálázhatóságának, költségének és működési hatékonyságának javítására irányuló kutatások folytatódnak, elfogadásuk valószínűleg szélesebb körű kereskedelmi és ipari alkalmazásokra is kiterjed, kitolva a fényalapú technológiákkal elérhető határokat.

Ezzel befejeződik az 5. fejezet harmadik alfejezete, amely összehasonlítja a fotonfelismerőket és a klasszikus fotodetektorokat, betekintést nyújtva erősségeikbe, korlátaikba és alkalmazásaikba.

6. fejezet: N-fotonköteg-kibocsátás a kvantuminformáció-feldolgozásban

6.1 N-foton források és antibunching állapotok

A kvantuminformáció-feldolgozásban az N-fotonforrások és az antibunching állapotok alapvető fogalmak a diszkrét fotonok generálásához és szabályozásához a kvantumkommunikációban, a kvantumszámítástechnikában és a kvantumérzékelésben. Az N-foton forrásokat úgy tervezték, hogy egyszerre meghatározott számú fotont bocsássanak ki, pontos módot biztosítva a kvantuminformáció kódolására. Eközben az antibunching állapotok biztosítják, hogy a fotonokat egyenként, nem pedig klaszterekben bocsássák ki, ami kulcsfontosságú követelmény az egyfoton eseményekre támaszkodó alkalmazások számára.

Ez a szakasz feltárja az N-fotonforrások alapelveit, az antibunching állapotok szerepét és azt, hogy ezek hogyan járulnak hozzá a kvantumtechnológiákhoz. Ezenkívül megvitatjuk az olyan kulcsfontosságú mechanizmusokat, mint a kvantumpontok, a beharangozott fotonforrások és a spontán parametrikus lefelé konverzió (SPDC), amelyeket gyakran használnak N-fotonkötegek és antibunching állapotok létrehozására.

6.1.1 Az N-fotonforrások fogalma

Az N-foton forrás egy olyan rendszer, amely képes pontosan NNN fotonokat egyszerre generálni és kibocsátani. Ezek a források elengedhetetlenek a kvantumprotokollokban, ahol pontos fotonszám-szabályozásra van szükség. Például a kvantumkulcs-elosztásban (QKD) minden foton hordozza a kriptográfiai kulcs egy részét, és a kommunikáció biztonsága az egyes fotonok pontos észlelésétől függ.

Az N-foton források számos kvantumoptikai technikával tervezhetők, többek között:

Kvantumpontok: A kvantumpontok olyan félvezető nanostruktúrák, amelyek mindhárom térbeli dimenzióban korlátozzák a töltéshordozókat (elektronokat és lyukakat). Külső ingerek, például elektromos áram vagy optikai szivattyúzás alkalmazásával a kvantumpontok egyenként bocsáthatnak ki fotonokat, és anticsomózott fotonáramot hozhatnak létre.
Beharangozott fotonforrások: A beharangozott fotonforrásokban a fotonpárokat nemlineáris folyamat, például spontán parametrikus lefelé konverzió (SPDC) generálja. Egy foton (a hírnök) jelzi partnere jelenlétét, lehetővé téve egyetlen foton pontos időzítését és kibocsátását.
Spontán parametrikus lefelé konverzió (SPDC): Az SPDC-ben a szivattyú lézerből származó nagy energiájú foton két alacsonyabb energiájú összefonódott fotonra oszlik (jel és alapjárat). Az emissziós folyamat manipulálásával ezek a fotonok szabályozhatók, hogy N-fotonkötegeket hozzanak létre, amelyek mind a kvantumkommunikációhoz, mind a számítási feladatokhoz hasznosak.

Az N-foton-kibocsátás matematikai ábrázolása

Annak valószínűsége, hogy pontosan NNN fotonokat detektáljunk egy N-foton forrásban, diszkrét eloszlást követ:

P(N)=λNe−λN! P(N) = \frac{\lambda^N e^{-\lambda}}{N!}P(N)=N!λNe−λ

Hol:

P(N)P(N)P(N) az NNN fotonok kimutatásának valószínűsége,
λ\lambdaλ a forrás által kibocsátott átlagos fotonszám,
N! N! N! az NNN faktoriálisát képviseli.

Az ideális N-foton forrás célja, hogy maximalizálja a fotonok célszámának P(N)P(N)P(N) valószínűségét, miközben minimalizálja az eltérő szám kibocsátásának valószínűségét.

6.1.2 Antibunching States: Az egyfoton-emisszió biztosítása

Az antibunching a kvantum fényforrás azon tulajdonságára utal, ahol a fotonokat egyenként bocsátják ki, és nem észlelnek két fotont egyszerre. Ez a fotoncsomózás ellentéte, ahol több foton érkezik együtt. Az antibunching kritikus tulajdonság a kvantumalkalmazásokban használt egyfoton- és N-fotonforrások esetében, biztosítva, hogy a fotonesemények időben jól elkülönüljenek.

Antibunching állapotok és a másodrendű korrelációs függvény

Az antibunching a g(2)(0)g^{(2)}(0)g(2)(0) másodrendű korrelációs függvénnyel jellemezhető , amely két foton egyidejű detektálásának valószínűségét méri. Az ideális egyfotonforrás esetében g(2)(0)=0g^{(2)}(0) = 0g(2)(0)=0, ami tökéletes antibunchingot jelez.

A másodrendű korrelációs függvényt a következő képlet adja meg:

g(2)(τ)=⟨I(t)I(t+τ)⟩⟨I(t)⟩2g^{(2)}(\tau) = \frac{\langle I(t) I(t + \tau) \rangle}{\langle I(t) \rangle^2}g(2)(τ)=⟨I(t)⟩2⟨I(t)I(t+τ)⟩

Hol:

I(t)I(t)I(t) az észlelt fény intenzitása a ttt időpontban,
τ\tauτ két foton detektálása közötti időeltolódás,
g(2)(0)g^{(2)}(0)g(2)(0) a g(2)(τ)g^{(2)}(\tau)g(2)(τ) τ=0\tau = 0τ=0 értékére utal.

Klasszikus fényforrás esetében g(2)(0)≥1g^{(2)}(0) \geq 1g(2)(0)≥1, jelezve, hogy a fotonok hajlamosak összeállni. Kvantumfényforrások, például egyfoton-kibocsátók vagy N-fotonforrások esetében g(2)(0)<1g^{(2)}(0) < 1g(2)(0)<1, ahol g(2)(0)=0g^{(2)}(0) = 0g(2)(0)=0 tökéletes antibunchingot jelent.

Python szimuláció: Másodrendű korrelációs függvény

Az alábbiakban egy egyszerű Python-kód látható, amely szimulálja a g(2)(τ)g^{(2)}(\tau)g(2)(τ) másodrendű korrelációs függvényt egy antibunching tulajdonságokkal rendelkező kvantumfényforráshoz.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Időkésleltetések (tau) és a másodrendű korrelációs függvény

= NP.LINSPACE(-10, 10, 1000)

g2_tau = 1 - np.exp(-np.abs(tau) / 2)

# Ábrázolja a másodrendű korrelációs függvényt

plt.plot(tau; g2_tau; label='g^(2)(tau)')

plt.axhline(1; color='r'; linestyle='--', label='Klasszikus határ (g^(2)(0) >= 1)')

plt.axhline(0; color='g'; linestyle='--'; label='Quantum Limit (g^(2)(0) = 0)')

plt.xlabel('Késleltetés (τ)')

plt.ylabel('g^(2)(τ)')

plt.title('Másodrendű korrelációs függvény g^(2)(τ) antibunching állapotokra')

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ebben a szimulációban a g(2)(τ)g^{(2)}(\tau)g(2)(τ) másodrendű korrelációs függvényt modellezzük egy antibunching fényforrásra. A függvény 1 alá süllyed, ami nem klasszikus viselkedést jelez, és τ=0\tau = 0τ=0 esetén megközelíti a 0-t, megerősítve az antibunchingot.

6.1.3 N-foton források és antibunching állapotok alkalmazásai

Az N-foton források és a csomózásgátló állapotok számos kvantumtechnológia alapját képezik, többek között:

1. Kvantumkriptográfia: Az N-fotonforrásokat olyan protokollokban használják, mint a Quantum Key Distribution (QKD), ahol minden foton hordozza a kriptográfiai kulcs egy részét. Az N-foton kötegek használatával a rendszer növelheti a biztonságot azáltal, hogy átvitelenként több bitet kódol.

2. Kvantum-számítástechnika: Az optikai kvantumszámítástechnikában az N-fotonforrások lehetővé teszik a qubitek kódolását multifoton állapotokban. Ez lehetővé teszi lineáris optikai kvantumkapuk megvalósítását, amelyek kulcsfontosságúak a kvantuminformáció fotonok segítségével történő feldolgozásához.

3. Kvantummérés: Az antibunching állapotok elengedhetetlenek a kvantumméréstechnikában, ahol a precíziós mérések a nagy időbeli felbontású egyedi fotonok kimutatásán alapulnak. Az N-foton források javítják a mérések pontosságát azáltal, hogy szabályozzák a rendszerrel való kölcsönhatásban részt vevő fotonok számát.

4. Kvantum képalkotás: Az N-foton források az antibunching állapotokkal kombinálva javítják a képalkotó technikákat, például a kvantum szellemképalkotást. Ezekben a rendszerekben a fotonkibocsátás pontos szabályozása jobb képfelbontást és kontrasztot eredményez, különösen gyenge fényviszonyok között.

6.1.4 Az N-fotonforrás fejlesztésének jövőbeli irányai

A rendkívül hatékony N-fotonforrások és megbízható antibunching állapotok fejlesztése kulcsfontosságú a kvantumtechnológiák fejlődéséhez. A jövőbeni kutatások valószínűleg a következőkre összpontosítanak:

Szobahőmérsékletű fotonforrások: Míg sok kvantum fényforrás működéséhez kriogén hőmérsékletre van szükség, erőfeszítések folynak szobahőmérsékleten működő fotonforrások kifejlesztésére. Az olyan anyagok, mint a kvantumpontok és a gyémánt nitrogén-vakancia (NV) központok ígéretes jelöltek a robusztus N-foton források számára.
Méretezhetőség és integráció: Az N-fotonforrások integrálása a nagyméretű kvantumhálózatokba továbbra is kihívást jelent. A jövőbeli erőfeszítések célja kompakt, skálázható források létrehozása, amelyek integrálhatók a fotonikus áramkörökbe, lehetővé téve az elosztott kvantum-számítástechnikát és kommunikációt.
Jobb kvantumhatékonyság: Az N-fotonforrások kvantumhatékonyságának növelése kritikus fontosságú a fotonveszteség csökkentése és a kvantumprotokollok hűségének javítása szempontjából. Az anyagtudomány és a nanogyártás fejlődése várhatóan hatékonyabb fotonforrásokhoz vezet, alacsonyabb hibaarányokkal.

Ezzel befejeződik a 6. fejezet első alfejezete, amely az N-foton forrásokra és a kvantuminformáció-feldolgozás antibunching állapotaira összpontosít.

6. fejezet: N-fotonköteg-kibocsátás a kvantuminformáció-feldolgozásban

6.2 A sötét állapotok és az éles eltolódások szerepe a fotonkötegelésben

A kvantuminformáció-feldolgozásban az N-fotonkötegek generálása kritikus fontosságú az olyan feladatokhoz, mint a kvantumkommunikáció, az összefonódás-eloszlás és a precíziós mérések. A sötét állapotok és a Stark-eltolódások szerepe a fotonkötegelési mechanizmusokban kulcsfontosságú annak megértéséhez, hogy a kvantumrendszerek hogyan manipulálhatók a fotonkibocsátás nagy pontossággal és hűséggel történő szabályozására. A sötét állapotok utat nyitnak a hosszú élettartamú kvantumkoherencia felé, míg a Stark-eltolódások hangolható energiaszinteket és szabályozott emissziós tulajdonságokat tesznek lehetővé, amelyek mindegyike elengedhetetlen az N-fotonkötegek szabályozott kibocsátásához.

Ez a rész a sötét állapotok és a Stark-eltolódások mögötti fizikai mechanizmusokat vizsgálja, feltárva, hogyan segítik elő az N-fotonkötegek létrehozását és manipulálását kvantumrendszerekben. Ezek a jelenségek különösen fontosak az olyan kvantumkibocsátóknál, mint a csapdába esett ionok, az optikai üregekben lévő atomok és a kvantumpontok, ahol a diszkrét fotonok kibocsátásának szabályozása elengedhetetlen a kvantumprotokollok megvalósításához.

6.2.1 Sötét állapotok: hosszú életű koherencia kvantumrendszerekben

A sötét állapot egy kvantum szuperpozíciós állapot, amely elkülönül a külső elektromágneses mezőktől, így immunis a spontán kibocsátással szemben. Ez a tulajdonság lehetővé teszi, hogy a sötét állapotok hosszabb ideig megőrizzék koherenciájukat, ami előnyös olyan alkalmazásoknál, ahol a fotonkibocsátást késleltetni vagy szabályozni kell. A sötét állapotok kulcsszerepet játszanak az N-fotonkötegek létrehozásában azáltal, hogy lehetővé teszik a fotonok tárolását és szabályozott felszabadulását, gyakran optikai üregekkel vagy kvantumpontokkal együtt.

Példa: Sötét állapotok lambda típusú rendszerekben

Egy háromszintű kvantumrendszerben, például egy lambda típusú rendszerben, a sötét állapotokat koherens populációcsapdázás (CPT) alakítja ki. A rendszer két alacsonyabb energiájú állapotból áll, ∣g1⟩|g_1\rangle∣g1⟩ és ∣g2⟩|g_2\rangle∣g2⟩, valamint egy gerjesztett állapotból, ∣e⟩|e\rangle∣e⟩. Ha két lézermezőt rezonánsan alkalmazunk a ∣g1⟩↔∣e⟩|g_1\rangle \leftrightarrow |e\rangle∣g1⟩↔∣e⟩ és ∣g2⟩↔∣e⟩|g_2\rangle \leftrightarrow |e\rangle∣g2⟩↔∣e⟩ átmenetekre, akkor az alapállapotok szuperpozíciója úgy alakulhat ki, hogy a rendszer "sötét" lesz a további gerjesztésre. A sötét állam ∣D⟩|D\rangle∣D⟩ értékét a következő képlet adja meg:

∣D⟩=Ω2∣g1⟩−Ω1∣g2⟩Ω12+Ω22|D\rangle = \frac{\Omega_2 |g_1\rangle - \Omega_1 |g_2\rangle}{\sqrt{\Omega_1^2 + \Omega_2^2}}∣D⟩=Ω12+Ω22Ω2∣g1⟩−Ω1∣g2⟩

Hol:

Ω1\Omega_1 Ω1 és Ω2\Omega_2 Ω2 a két lézermező Rabi frekvenciája.

Ebben a konfigurációban a rendszer sötét állapotban marad ∣D⟩|D\rangle∣D⟩, megakadályozva a populáció gerjesztett állapotba való áthelyezését ∣e⟩|e\rangle∣e⟩ és blokkolja a fotonkibocsátást. Ez a koherencia mindaddig fenntartható, amíg külső vezérlőmezőket nem alkalmaznak a tárolt fotonenergia felszabadítására, lehetővé téve a fotonkötegek generálásának pontos időzítését.

A sötét állapotok alkalmazásai a fotonkötegelésben: A sötét állapotokat széles körben használják kvantumkibocsátókban, például csapdába esett ionokban és üregekben lévő atomokban, hogy szabályozzák a fotonkibocsátás időzítését. A kvantumhálózatokban ezek a rendszerek lehetővé teszik a fotonkibocsátás szinkronizálását a különböző csomópontok között, ami kulcsfontosságú az összefonódás-eloszlás és a kvantumteleportációs protokollok szempontjából.

6.2.2 Éles eltolódások: Az energiaszintek hangolása a szabályozott fotonkibocsátáshoz

A Stark-effektus az atomi vagy molekuláris energiaszintek külső elektromos mező hatására történő eltolódására és felosztására utal. Ez a Stark-eltolódásként ismert jelenség lehetővé teszi az energiaszintek pontos hangolását, ami viszont befolyásolja a kvantumrendszerekből származó fotonok kibocsátását. Az éles eltolódások különösen hasznosak a fotonkibocsátás időzítésének, frekvenciájának és koherenciájának szabályozásában, így nélkülözhetetlen eszközök az N-fotonkötegek generálásában.

A Stark-eltolódás matematikai modellje

A Stark-effektus okozta ΔE\Delta EΔE energiaeltolódás egy atomban vagy kvantumpontban a következőképpen írható le:

ΔE=−12αE2\Delta E = - \frac{1}{2} \alpha E^2ΔE=−21αE2

Hol:

α\alphaα az atom vagy kvantumpont polarizálhatósága,
Az EEE az alkalmazott elektromos mező nagysága.

Sok kvantumrendszerben ez az eltolódás felhasználható a földi és a gerjesztett állapot közötti energiarés megváltoztatására, lehetővé téve a szabályozott fotonkibocsátást. Például egy kvantumpontban egy külső elektromos mező alkalmazható az excitonikus szintek közötti energiatávolság megváltoztatására, befolyásolva a kibocsátott fotonok frekvenciáját. Az energiaszintek Stark-eltolódásokkal történő hangolásával a fotonkötegek kibocsátása szinkronizálható és hatékonyabbá tehető.

Éles eltolódások az optikai üregekben és a csapdába esett ionokban

Az optikai üregekbe helyezett kvantumkibocsátókban, például csapdába esett ionokban vagy atomokban a Stark-effektust használják a rendszer emissziós tulajdonságainak hangolására. A Stark-eltolódások és a sötét állapotok kombinációja lehetővé teszi a nagymértékben szabályozott emissziót, ahol a fotonok kötegekben szabadulhatnak fel a külső mezők beállításával. A fotonok időzítésének és frekvenciájának szabályozása elengedhetetlen az olyan alkalmazásokban, mint a kvantum kommunikációs hálózatok kvantumismétlői, ahol a fotonkibocsátás pontos szinkronizálására van szükség.

6.2.3 Fotonkötegelés sötét állapotokkal és éles eltolódásokkal

Az N-fotonkötegek – pontosan NNN fotonok diszkrét kibocsátása egyszerre – a sötét állapotok és a Stark-eltolódások hatásainak kombinálásával érhető el. A folyamat magában foglalja a foton energia sötét állapotban történő tárolását, majd Stark eltolódások segítségével hangolja be az energiaszinteket az ellenőrzött kibocsátáshoz.

A fotonkötegelés mechanizmusa:

Fotontárolás sötét állapotban: A rendszert először sötét állapotban készítik elő, ahol a fotonkibocsátás elnyomott. Ez lehetővé teszi a rendszer gerjesztési energiájának felhalmozását spontán kibocsátás nélkül.
Szabályozott kioldás Stark-eltolódással: Miután a kívánt számú gerjesztést tárolták, egy külső elektromos mezőt alkalmaznak, ami Stark-eltolódásokat indukál, amelyek az energiaszinteket rezonanciába hozzák a fotonkibocsátáshoz. A rendszer ezután szinkronizált kötegben bocsáthatja ki a tárolt fotonokat.
N-foton emisszió: Az alkalmazott Stark-eltolódások időzítésének és nagyságának szabályozásával a rendszer úgy tervezhető, hogy egyszerre pontosan NNN fotonokat bocsásson ki, N-fotonköteget alkotva. Ez az emissziós folyamat megismételhető szekvenciális vagy összefonódott fotonköteg-generálás esetén.

Fotonkibocsátás valószínűségi eloszlása

A P(N)P(N)P(N) valószínűsége, hogy pontosan NNN fotonokat bocsátunk ki egy sötét állapotok és Stark-eltolódások felhasználásával előkészített kvantumrendszerből, módosított Poisson-eloszlást követ:

P(N)=λNe−λN! (1+γ)NP(N) = \frac{\lambda^N e^{-\lambda}}{N!} \left( 1 + \gamma \right)^NP(N)=N!λNe−λ(1+γ)N

Hol:

λ\lambdaλ a fotonok átlagos száma,
γ\gammaγ a Stark-eltolódások által bevezetett korrekciós tényező, amely növeli a pontos N-foton-kibocsátás valószínűségét.

Ez az eloszlás azt mutatja, hogy a fotonok célszámának kibocsátásának valószínűsége optimalizálható a külső elektromos mezők hangolásával a Stark-effektuson keresztül.

6.2.4 Alkalmazások és jövőbeli irányok

1. Kvantumkommunikációs hálózatok: A sötét állapotokat és Stark-eltolódásokat használó fotonkötegelés különösen hasznos kvantumhálózatokban, ahol az összefonódást távoli csomópontok között kell elosztani. A fotonkibocsátás különböző kvantumkibocsátók közötti szinkronizálásával az összefonódott fotonpárok vagy N-fotonkötegek megbízhatóan továbbíthatók a hálózaton keresztül, javítva a kvantumkommunikációs protokollok hűségét.

2. Kvantum ismétlő állomások: A kvantumismétlőkben a fotonkötegelést arra használják, hogy leküzdjék a kvantumkommunikáció távolsági korlátait azáltal, hogy a fotonokat összekapcsolják a közbenső állomásokon. A sötét állapotok lehetővé teszik az összefonódás tárolását, amíg az összes állomás készen nem áll a kibocsátás szinkronizálására, míg a Stark-eltolódások lehetővé teszik a fotonok kibocsátásának pontos szabályozását.

3. Kvantum-számítástechnika fotonokkal: A fotonalapú kvantum-számítástechnikai architektúrák profitálhatnak a sötét állapotokon és Stark-eltolódásokon alapuló N-fotonforrásokból. A kötegekben lévő fotonok kibocsátásának szabályozásával a kvantumkapuk és az összefonódott állapotok hatékonyabban valósíthatók meg, különösen a lineáris optikai kvantum-számítástechnika (LOQC) beállításaiban.

6.2.5. Python szimuláció: Fotonkötegelés éles eltolódásokkal

Az alábbiakban egy Python szimuláció látható, amely modellezi a Stark-eltolódások hatását a fotonkibocsátás valószínűségére. A szimuláció bemutatja, hogy a külső elektromos mező beállítása hogyan befolyásolhatja az N-fotonkötegek időzítését és intenzitását.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# A Stark-eltolódás és a fotonkibocsátás paraméterei

def photon_emission_probability(N, lambda_photon, gamma):

return (lambda_photon ** N * np.exp(-lambda_photon) / np.math.factorial(N)) * (1 + gamma) ** N

# Szimulálja a fotonkibocsátás valószínűségét különböző N értékek esetén

N_photons = np.tartomány(1; 10)

lambda_photon = 5

gamma_stark_shift = 0,2

valószínűségek = [photon_emission_probability(N, lambda_photon, gamma_stark_shift) for N in N_photons]

# Ábrázolja a fotonkibocsátás valószínűségét

plt.bar(N_photons, valószínűségek, color='kék', alfa=0,7, label='Fotonemissziós valószínűségek')

plt.xlabel('Fotonok száma (N)')

plt.ylabel('Valószínűség P(N)')

plt.title("Fotonkibocsátási valószínűségek éles eltolódásokkal")

plt.grid(Igaz)

plt.legend()

plt.show()

Ebben a szimulációban modellezzük az N-fotonkötegek kibocsátásának valószínűségét Stark-eltolódások hatására. A külső mező hangolása módosítja az emissziós valószínűségeket, optimalizálva az N-foton kötegek generálását.

6.2.6 Konklúzió: A sötét állapotok és az éles eltolódások kihasználása a fotonkötegeléshez

A sötét állapotok és a Stark-eltolódások kombinációja hatékony eszközöket biztosít az N-fotonkötegek kibocsátásának szabályozására kvantumrendszerekben. A sötét állapotok lehetővé teszik a fotonenergia hosszú élettartamú tárolását, míg a Stark-eltolódások lehetővé teszik az emissziós tulajdonságok pontos hangolását. Ezek a mechanizmusok alapvető fontosságúak az olyan alkalmazásokban, mint a kvantumkommunikáció, a kvantum-számítástechnika és a kvantumismétlők, ahol a fotonok diszkrét kötegekben történő szabályozott felszabadulása kritikus fontosságú a rendszer teljesítménye szempontjából.

A fotonkötegelési technikák jövőbeli fejlesztései valószínűleg a sötét állapot és a Stark-eltolódási technológiák skálázhatóságának és fotonikus áramkörökbe való integrálásának javítására összpontosítanak, hozzáférhetőbbé téve azokat a nagyméretű kvantumhálózatok és számítástechnikai platformok számára.

Ezzel befejeződik a 6. fejezet második alfejezete, amely a sötét állapotok és a Stark-eltolódások szerepére összpontosít a fotonkötegelésben.

6. fejezet: N-fotonköteg-kibocsátás a kvantuminformáció-feldolgozásban

6.3 Hi-Fi fotonforrások kvantumhálózatokban

A kvantumhálózatokban, ahol a kvantuminformációk továbbítása és feldolgozása nagy távolságokon történik, a nagy pontosságú fotonforrások elengedhetetlenek a kommunikáció integritásának, megbízhatóságának és sebességének biztosításához. A nagy pontosság arra a pontosságra utal, amellyel egy fotonforrás egyedi vagy összefonódott fotonokat képes előállítani minimális zajjal, nagy hatékonysággal és stabil koherenciával nagy távolságokon. Ezeket a fotonforrásokat pontosan kell vezérelni, hogy lehetővé tegyék az olyan alkalmazásokat, mint a kvantumkulcs-elosztás (QKD), a kvantumteleportáció és az összefonódás-elosztás.

Ez a fejezet tárgyalja a nagy hűségű fotonforrások mögött álló kulcsfontosságú technológiákat, a nagy hűségű fotonkibocsátás elérésének kihívásait, valamint e források szerepét a skálázható kvantumhálózatok kiépítésében. Azt is megvizsgáljuk, hogy a modern technikák, mint például az összefonódott fotongeneráció, a beharangozott fotonforrások és a determinisztikus egyfoton-kibocsátók hogyan járulnak hozzá a kvantumhálózatok teljesítményének előmozdításához.

6.3.1 A nagy hűségű fotonforrások legfontosabb jellemzői

A nagy pontosságú fotonforrásnak számos kulcsfontosságú követelménynek kell megfelelnie ahhoz, hogy hatékony legyen a kvantumkommunikációban és a hálózatépítésben:

Determinisztikus fotonkibocsátás: A fotonforrásnak képesnek kell lennie arra, hogy igény szerint fotonokat bocsásson ki, azaz determinisztikusan, nem pedig valószínűségi szempontból. Ez biztosítja, hogy a hálózat hatékonyan működjön anélkül, hogy hosszú késések lennének a fotonkibocsátások között.
Alacsony hibaarány: A nagy pontosságú fotonforrásoknak minimális zajjal és hibával kell fotonokat előállítaniuk. Ez magában foglalja a többfoton-kibocsátás elkerülését, amikor egynél több foton bocsát ki egyetlen fotonnak szánt esemény során, ami biztonsági résekhez vezethet a QKD protokollokban.
Nagy hatékonyság: A fotonforrás hatékonyságát kvantumhatékonysága (a kibocsátott fotonok és a bemeneti energia aránya) és a csatolási hatékonyság (a kvantumkommunikációs csatornához sikeresen kapcsolódó kibocsátott fotonok aránya) határozza meg. A nagy hatékonyságú fotonforrások minimalizálják a fotonveszteséget, ezáltal javítják a kvantumhálózat teljesítményét.
Hosszú koherenciaidők: A koherencia a kvantumállapotok közötti fáziskapcsolatra utal. A nagy pontosságú fotonforrásnak nagy távolságokon meg kell őriznie a kibocsátott fotonok koherenciáját, hogy lehetővé tegye a robusztus kvantuminterferenciát és összefonódást.
Integráció kvantumismétlőkkel: A nagyméretű kvantumhálózatokban a kvantumismétlők arra szolgálnak, hogy kiterjesszék azt a távolságot, amelyen keresztül a kvantuminformáció megbízhatóan továbbítható. A nagy pontosságú fotonforrások kulcsfontosságúak az összefonódott fotonpárok létrehozásához, amelyek ismétlők segítségével nagy távolságokra oszthatók.

6.3.2 Hi-Fi fotonforrások technológiái

Számos kulcsfontosságú technológia teszi lehetővé nagy pontosságú fotonok előállítását kvantumhálózatokban. Ezek a technológiák a determinisztikus egyfoton-kibocsátóktól az összefonódott fotonforrásokig terjednek, amelyek mindegyike a kvantumkommunikáció és a kvantumszámítás konkrét felhasználási eseteire van szabva.

1. A kvantumpontok mint determinisztikus fotonforrások

A kvantumpontok félvezető nanostruktúrák, amelyek elektronokat és lyukakat zárnak be, lehetővé téve az egyes fotonok szabályozott kibocsátását. Külső gerjesztés alkalmazásával a kvantumpontok determinisztikusan egyenként bocsáthatnak ki fotonokat. Kompakt méretük és a fotonikus áramkörökkel való integrációjuk ideális jelöltté teszi őket skálázható kvantumkommunikációs rendszerek számára.

A kvantumpont fotonkibocsátásának sebességét RdotR_{\text{dot}}Rdot, a következő képlet adja meg:

Rdot=1τ radR_{\text{dot}} = \frac{1}{\tau_{\text{rad}}}Rdot=τrad1

Hol:

τrad\tau_{\text{rad}}τrad a kvantumpont sugárzási élettartama.

A nagy pontosságú kvantumpontokat úgy tervezték, hogy alacsony multifoton hibaaránnyal rendelkezzenek, biztosítva, hogy egyszerre egy fotont termeljenek, közel tökéletes egyfoton tisztasággal.

2. Beharangozott fotonforrások spontán parametrikus lefelé konverzióval (SPDC)

A beharangozott fotonforrások a spontán parametrikus lefelé konverzió (SPDC) folyamatát használják, ahol a szivattyú lézeréből származó egyetlen nagy energiájú foton két alacsonyabb energiájú összefonódott fotonra oszlik, amelyeket jelnek és tétlen fotonnak neveznek. Egy foton (a hírnök) detektálása biztosítja az összefonódott partner jelenlétét, amely kvantumkommunikációra használható.

A fotonpár SPDC-ben történő létrehozásának valószínűségét a kristály nemlineáris kölcsönhatási erőssége és a szivattyú lézer teljesítménye határozza meg. A kimenő fotonpárokat a következő összefüggés szabályozza:

Ppair=γ Ppump2c2P_{\text{pair}} = \frac{\gamma P_{\text{pump}}^2}{c^2}Ppair=c2γPpump2

Hol:

γ\gammaγ a kristály nemlineáris szuszceptibilitása,
PpumpP_{\text{pump}}Ppump a szivattyú lézerének teljesítménye,
CCC a fénysebesség a közegben.

A beharangozott fotonforrásokat széles körben használják a kvantumhálózatokban összefonódott fotonpárok létrehozására, amelyek különböző csomópontok között eloszthatók. Nagy hatékonyságuk és hangolhatóságuk számos Quantum Key Distribution (QKD) protokoll kulcsfontosságú összetevőjévé teszi őket.

3. NV központok Diamondban

A gyémántban található nitrogén-vakancia (NV) központok egy másik ígéretes platform a nagy hűségű egyedi fotonok előállítására. A gyémántrácsok ezen hibái stabil kvantumállapotokat mutatnak, amelyek optikailag gerjeszthetők, hogy koherens egyedi fotonokat bocsássanak ki. Az NV központok előnye, hogy szobahőmérsékleten működnek, és integrálhatók a fotonikus áramkörökbe.

Egy NV központ μNV\mu_{\text{NV}}μNV átmeneti dipólmomentuma felelős a fotonemissziós tulajdonságaiért, és a következőképpen fejezhető ki:

μNV=qrNV\mu_{\text{NV}} = q r_{\text{NV}}μNV=qrNV

Hol:

qqq az elektron töltése,
rNVr_{\text{NV}}rNV a töltésközpont és az elektron közötti elmozdulás.

Az NV-központok hosszú koherenciaidejükről ismertek, így ideálisak kvantumismétlőkhöz és kvantumhálózatok memóriaalkalmazásaihoz.

6.3.3 Alkalmazások kvantumhálózatokban

A nagy pontosságú fotonforrások alapvető fontosságúak a nagyméretű kvantumhálózatok sikeres megvalósításához, lehetővé téve a biztonságos kommunikációt és az elosztott kvantum-számítástechnikát. Az alábbiakban felsoroljuk azokat a kulcsfontosságú alkalmazásokat, ahol ezek a fotonforrások nélkülözhetetlenek.

1. Összefonódás-eloszlás a kvantumkommunikációban

Az összefonódás kritikus erőforrás a kvantumkommunikációs protokollokhoz, például a kvantumteleportációhoz és az összefonódás-cseréhez. A nagy pontosságú fotonforrásokat összefonódott fotonpárok létrehozására használják , amelyek a hálózat különböző csomópontjain keresztül továbbíthatók. Ezek a fotonpárok képezik az összefonódás-eloszlás alapját, biztosítva, hogy a távoli kvantumrendszerek korrelált állapotokat oszthassanak meg.

Az összefonódott fotonpárok FFF hűsége számszerűsíthető a tényleges kvantumállapot ∣ψ⟩|\psi\rangle∣ψ⟩ és a kívánt Bell-állapot ∣Φ+⟩|\Phi^+\rangle∣Φ+⟩ összehasonlításával:

F=∣⟨ψ∣Φ+⟩∣2F = |\langle \psi | \Phi^+ \rangle|^2F=∣⟨ψ∣Φ+⟩∣2

A Hi-Fi források célja az FFF maximalizálása, biztosítva, hogy a megosztott összefonódott állapot a lehető legközelebb legyen az ideális Bell állapothoz.

2. Kvantumismétlők és távolsági kommunikáció

A kvantumismétlők a kvantumhálózatok kommunikációs távolságának kiterjesztésére szolgálnak. Hi-Fi fotonforrásokra támaszkodnak, hogy összefonódott fotonokat hozzanak létre, amelyek tárolhatók és visszakereshetők a hálózat különböző szakaszaiban. A beharangozott összefonódás és összefonódáscsere használatával a kvantumismétlők minimális veszteséggel teszik lehetővé a nagy távolságú kvantumkommunikációt.

3. Kvantumkulcs-elosztás (QKD)

A QKD protokollokban, mint például a BB84 és a Measurement-Device-Independent QKD (MDI-QKD), a nagy pontosságú fotonforrások kritikus fontosságúak a biztonságos kvantumkulcsok létrehozásához. Ezek a protokollok megkövetelik az egyes fotonok továbbítását két fél között, a kommunikáció biztonsága pedig ezeknek a fotonoknak a pontos észlelésén és mérésén alapul.

A kvantumbit-hibaarány (QBER) kulcsfontosságú mérőszám a QKD protokoll biztonságának értékeléséhez. Ez a hibás bitek aránya a kulcsban lévő bitek teljes számához:

QBER=NerrorsNtotal\text{QBER} = \frac{N_{\text{errors}}}{N_{\text{total}}}QBER=NtotalNerrors

A nagy pontosságú fotonforrások segítenek minimalizálni a QBER-t azáltal, hogy biztosítják, hogy a fotonok minimális zajjal és többfoton hibával kerüljenek továbbításra.

6.3.4 Kihívások és jövőbeli irányok

A nagy pontosságú fotonforrások fejlesztése terén elért jelentős előrelépés ellenére számos kihívás továbbra is fennáll:

Skálázhatóság: Míg a determinisztikus fotonforrások, például a kvantumpontok és az NV-központok nagy pontosságot kínálnak, ezeknek a rendszereknek a méretezése nagy léptékű kvantumhálózatok létrehozásához továbbra is kihívást jelent. A fotonikus áramkörökkel való integráció és az üvegszálas hálózatokba való hatékony csatolás a folyamatban lévő kutatások területe.
Fotonveszteség: Az átvitel közbeni fotonveszteség minimalizálása elengedhetetlen a nagy távolságú kvantumkommunikáció eléréséhez. A jövőbeni kutatások a fotonforrások csatolási hatékonyságának javítására és az optikai szálak és hullámvezetők veszteségeinek csökkentésére összpontosítanak.
Kvantummemória-integráció: A nagyméretű kvantumhálózatok esetében a fotonforrásokat integrálni kell olyan kvantummemória-rendszerekkel, amelyek nagy hűséggel képesek kvantuminformációkat tárolni és lekérni. A nagy pontosságú fotonforrásokkal párhuzamosan működő, robusztus kvantummemóriák fejlesztése elengedhetetlen a hibatűrő kvantumhálózatok kiépítéséhez.

6.3.5. Python szimuláció: Fotonforrás hűség és QBER

Az alábbiakban egy Python szimuláció látható, amely egy nagy pontosságú fotonforrás hűségét modellezi, és kiszámítja az eredményül kapott QBER-t egy egyszerű kvantumkommunikációs forgatókönyvhöz.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Hűség és QBER számítás nagy hűségű fotonforráshoz

def photon_fidelity(F_ideal, noise_level):

Visszatérési F_ideal * (1 - noise_level)

def qber_calculation(hibák, total_bits):

Visszaküldési hibák / total_bits

# A szimuláció paraméterei

F_ideal = 0,99 # A fotonforrás ideális hűsége

noise_level = 0,02 # A csatornán bevezetett zaj

total_bits = 1000 # A bitek teljes száma QKD-ben

hibák = 10 # Az észlelt hibás bitek száma

# Számítsa ki a hűséget és a QBER-t

F_actual = photon_fidelity(F_ideal, noise_level)

QBER = qber_calculation(hibák; total_bits)

# Az eredmények kinyomtatása

print(f"Tényleges fotonforrás hűsége: {F_actual:.4f}")

print(f"Kvantumbithiba-arány (QBER): {QBER:.4f}")

# Ábrázolja a zaj hatását a fotonhűségre

noise_levels = np.linspace(0; 0, 1; 100)

hűség = [photon_fidelity(F_ideal, n) for n in noise_levels]

plt.plot(noise_levels; hűségek, label='Fotonhűség vs zajszint')

plt.xlabel('Zajszint')

plt.ylabel('Fotonforrás hűség')

plt.title('A zaj hatása a fotonforrás hűségére')

plt.grid(Igaz)

plt.legend()

plt.show()

Ebben a szimulációban kiszámítjuk egy nagy pontosságú fotonforrás hűségét a zajszint függvényében, és kiszámítjuk a megfelelő QBER-t egy kvantumkommunikációs forgatókönyvhöz.

6.3.6 Következtetés: A Hi-Fi fotonforrások jövője

A nagy pontosságú fotonforrások kritikus fontosságúak a robusztus és skálázható kvantumhálózatok fejlesztéséhez. A kutatás előrehaladtával ezeknek a forrásoknak a hatékonyságának, méretezhetőségének és integrációjának javítása kulcsfontosságú lesz a kvantumkommunikáció és a számítások teljes potenciáljának kiaknázásához. A kvantumpontok, NV-központok és beharangozott fotonforrások fejlődése határozza meg a biztonságos kvantumhálózatok jövőjét, lehetővé téve a nagy távolságú összefonódás-elosztást, a hibatűrő kvantum-számítástechnikát és a fejlett kriptográfiai protokollokat.

Ezzel befejeződik a 6. fejezet harmadik alfejezete, amely a kvantumhálózatok nagy pontosságú fotonforrásaira összpontosít.

7. fejezet: A lineáris polarizáció kvantumfokú (DoLP) képalkotásának alkalmazásai

7.1 A Quantum DoLP kamera: mechanizmusok és felhasználási esetek

A Quantum Degree of Linear Polarization (DoLP) kamera egy élvonalbeli kvantum képalkotó eszköz, amely kihasználja a fény polarizációs tulajdonságait a képminőség javítása és további információk kinyerése érdekében egy jelenetről vagy tárgyról. A klasszikus képalkotásban a polarizációt általában nem veszik figyelembe, ami elveszett információhoz vezet a felület textúrájáról, az anyag összetételéről és más kritikus részletekről. A kvantum DoLP kamera viszont kvantumdetektorokat használ a polarizáció rendkívüli pontosságú mérésére, lehetővé téve új alkalmazásokat olyan területeken, mint a csillagászat, a távérzékelés, az orvosbiológiai képalkotás és a biztonság.

Ez a rész a kvantum DoLP kamera alapjául szolgáló mechanizmusokat vizsgálja, feltárja, hogyan használhatók a kvantumdetektorok polarizációs információk rögzítésére, és megvitatja azokat a valós felhasználási eseteket, ahol ez a technológia határozott előnyöket biztosít a klasszikus képalkotó rendszerekkel szemben.

7.1.1 A Quantum DoLP kamera mechanizmusai

A Quantum DoLP kamera a fény polarizációját méri annak elemzésével, hogy a fotonok elektromos térvektorai hogyan orientálódnak, amikor áthaladnak egy detektoron. Pontosabban kiszámítja a lineáris polarizáció mértékét (DoLP), amely számszerűsíti a lineárisan polarizált fényhányadot. A kvantumképalkotásban ezt fejlett fotonszám-feloldó detektorokkal, például szupravezető nanohuzalos egyfoton-detektorokkal (SNSPD-k) érik el, polarizáció-érzékeny optikával párosítva.

A lineáris polarizáció mértéke (DoLP) képlet

A DoLP-t a következő képlet határozza meg:

DoLP=I02+I902+I452Itotal\text{DoLP} = \frac{\sqrt{I_0^2 + I_{90}^2 + I_{45}^2}}{I_{\text{total}}}DoLP=ItotalI02+I902+I452

Hol:

I0I_0I0, I90I_{90}I90 és I45I_{45}I45 a fény intenzitása, amelyet 0°, 90° és 45° fokos polarizációs szűrőkkel mérnek.
ItotalI_{\text{total}}Itotal a fény teljes intenzitása, amely az összes polarizációs komponens összege.

Ezeknek a polarizációs komponenseknek a nagy érzékenységű kvantumdetektorokkal történő mérésével a kvantum DoLP kamera olyan képet hozhat létre, amely kiemeli a polarizált fényt a jelenetben, részletesebb információkat szolgáltatva, mint a hagyományos intenzitás alapú kamerák.

Polarizációérzékeny kvantumdetektorok

A kvantumdetektorok, mint például az SNSPD-k, képesek az egyes fotonok detektálására és polarizációs állapotuk mérésére. A polarizációs optikával integrálva ezek a detektorok képesek mérni az egyes bejövő fotonok polarizációs szögét. A kamera feldolgozó egysége ezután fotonok millióinak polarizációs információit egyesíti, hogy részletes DoLP képet hozzon létre.

A kvantum DoLP képalkotás kontextusában a fotonszám-feloldó detektorok lehetővé teszik a finom polarizációs különbségek megkülönböztetését, amelyek egyébként elvesznek a hagyományos detektorokban. Ez nagyobb kontrasztot és felbontást eredményez, különösen gyenge fényviszonyok vagy magas zajszintű környezetek esetén.

Python-példa: A DoLP-számítás szimulálása

Az alábbiakban egy Python szimuláció látható, amely bemutatja a lineáris polarizáció mértékének kiszámítását egy egyszerű képalkotási forgatókönyvhöz:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Határozza meg a különböző polarizátorokon keresztül mért intenzitásokat

I_0 = np.random.uniform(0.6, 1.0, 100) # Intenzitás 0 fokon

I_90 = np.random.uniform(0,4, 0,9, 100) # Intenzitás 90 fokon

I_45 = np.random.uniform(0,5, 0,95, 100) # Intenzitás 45 fokon

I_total = I_0 + I_90 + I_45

# Számítsa ki a lineáris polarizáció mértékét (DoLP)

DoLP = np.sqrt(I_0**2 + I_90**2 + I_45**2) / I_total

# Ábrázolja a DoLP-t a kép képpontjain

plt.plot(DoLP, label='DoLP')

plt.xlabel('Képpontindex')

plt.ylabel('lineáris polarizáció foka')

plt.title('Szimulált kvantum DoLP-kép')

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ebben a példában véletlenszerű intenzitásértékeket rendelünk az egyes polarizációs komponensekhez egy alapvető képalkotási forgatókönyv szimulálása érdekében, és a DoLP-t az összes képpontra kiszámítjuk. Az ábra az egyes pixelek lineáris polarizációjának mértékét ábrázolja, illusztrálva, hogy egy kvantum DoLP kamera hogyan elemezhet egy képet.

7.1.2 A Quantum DoLP kamera használati esetei

A kvantum DoLP kamerának számos gyakorlati alkalmazása van különböző területeken. Az alábbiakban felsorolunk néhány legjelentősebb felhasználási esetet, ahol ez a technológia jelentős előnyökkel jár:

1. Csillagászat

A csillagászati képalkotásban a kvantum DoLP kamerát égi objektumok, például csillagok, bolygók és ködök polarizált fényének észlelésére használják. A polarizáció fontos információkat tárhat fel ezen objektumok összetételéről és szerkezetéről. Például egy csillag polarizált fénye jelezheti csillagközi por vagy mágneses mezők jelenlétét. A távoli objektumok fényének polarizációs fokának elemzésével a csillagászok betekintést nyerhetnek a galaxisok kialakulásába és fejlődésébe.

2. Orvosbiológiai képalkotás

Az orvosi diagnosztikában a polarizált fény növelheti a képek kontrasztját, megkönnyítve az egészséges és beteg szövetek megkülönböztetését. A Quantum DoLP kamerák biztosítják a biológiai szövetekről visszaverődő fény finom polarizációs változásainak észleléséhez szükséges pontosságot, segítve a klinikusokat a korai stádiumú betegségek, például a rák azonosításában. Például kimutatták, hogy a polarizált fény javítja a rákos sejtek láthatóságát a bőr és az emlő szövetében azáltal, hogy kiemeli a szövetszerkezet és -összetétel különbségeit.

3. Távérzékelés és térinformatikai elemzés

A távérzékelési technológiák nagy hasznát vehetik a kvantum DoLP képalkotásnak, különösen a környezeti megfigyelés és a térinformatikai elemzés során. A Föld felszínéről visszaverődő fény polarizációja értékes információkat nyújthat a talaj összetételéről, a növényzet egészségéről és a víztestekről. A Quantum DoLP kamerák javíthatják a kis polarizációs eltérések észlelését, javítva a műholdas környezeti értékelések pontosságát.

4. Felügyelet és biztonság

A Quantum DoLP kamerák a biztonsági alkalmazásokban is értékesek. A tárgyakról visszaverődő fény polarizációjának mérésével ezek a kamerák képesek észlelni a rejtett anyagokat, például fegyvereket vagy csempészárut, amelyek a hagyományos képalkotó technikákkal esetleg nem láthatók. A polarizációs képalkotás felfedi a felületi textúrákat és anyagokat, amelyek beleolvadnak a háttérbe a normál intenzitáson alapuló képeken, megkönnyítve a rejtett tárgyak észlelését a biztonsági átvilágítások során.

5. Anyagtudomány

Az anyagtudományban a kvantum DoLP kamerát különböző anyagok optikai tulajdonságainak tanulmányozására használják. Annak elemzésével, hogy a fény hogyan polarizálódik a különböző anyagok visszaverődése során, a kutatók betekintést nyerhetnek a felületek molekuláris szerkezetébe és összetételébe. Ez különösen hasznos a nanoanyagok és vékonyrétegek jellemzésében, ahol a polarizációs változások konkrét felületi jelenségeket vagy hibákat jelezhetnek.

7.1.3 A Quantum DoLP kamera előnyei a klasszikus képalkotással szemben

A kvantum DoLP kamera számos kulcsfontosságú előnnyel rendelkezik a klasszikus képalkotó rendszerekkel szemben, különösen a pontosság, az érzékenység és az adatgazdagság tekintetében. Ezek az előnyök kiváló eszközzé teszik a nagy felbontású és nagy kontrasztú képeket igénylő alkalmazásokhoz.

1. Fokozott kontraszt gyenge fényviszonyok között

A klasszikus képalkotó rendszerek gyakran küzdenek a nagy kontrasztú képek rögzítésével gyenge fényviszonyok között. Azonban a kvantum DoLP kamerák, amelyek fotonszám-feloldó detektorokkal vannak felszerelve, képesek rögzíteni az egyes fotonokat és azok polarizációs tulajdonságait még gyenge fényviszonyok között is. Ez lehetővé teszi a kamera számára, hogy nagy kontrasztú képeket készítsen a polarizációs különbségekre fókuszálva, amelyek gyakran nyilvánvalóbbak, mint az intenzitáskülönbségek gyenge környezetben.

2. Nagyobb érzékenység a finom polarizációs különbségekre

A hagyományos polarizációs kamerák képesek mérni a polarizációt, de hiányzik belőlük az érzékenység a finom polarizációs különbségek észlelésére, különösen zajos környezetben. A kvantumdetektorok, mint például az SNSPD-k, sokkal nagyobb érzékenységet biztosítanak a kis polarizációs változásokra, lehetővé téve a DoLP kamera számára, hogy olyan finom részleteket rögzítsen, amelyeket a klasszikus kamerák figyelmen kívül hagynának. Ez a nagyobb érzékenység különösen értékes a tudományos kutatásban és a biztonsági alkalmazásokban.

3. Jobb pontosság az anyag jellemzésében

A fény polarizációjának több szögből történő mérésével a kvantum DoLP kamera részletesebb információkat nyerhet ki az anyagok felületi tulajdonságairól. Ez kritikus fontosságú olyan területeken, mint az anyagtudomány és a gyártás, ahol a felületi textúrák, molekuláris szerkezetek és hibák megértése elengedhetetlen a minőségellenőrzéshez és a kutatáshoz. A klasszikus kamerák, amelyek kizárólag az intenzitásmérésre támaszkodnak, nem képesek ilyen részletességű felvételre.

7.1.4 Következtetés: A kvantum DoLP képalkotás jövője

A kvantum DoLP kamera jelentős előrelépést jelent a képalkotó technológiában. A kvantumdetektorok és a polarizációérzékeny optika kombinálásával ez a kamera részletes polarizációs információkat képes rögzíteni, amelyek javítják a tárgyak és anyagok láthatóságát az alkalmazások széles körében. A csillagászattól és az orvosi diagnosztikától a távérzékelésig és a biztonságig a kvantum DoLP kamera készen áll arra, hogy forradalmasítsa a világ megfigyelésének és elemzésének módját.

Ahogy a kutatások tovább javítják a kvantum DoLP kamerák érzékenységét, hatékonyságát és méretezhetőségét, arra számíthatunk, hogy még fejlettebb képalkotó rendszerek jelennek meg, amelyek új tudományos felfedezéseket és innovációkat tesznek lehetővé számos iparágban.

Ezzel befejeződik a 7. fejezet első alfejezete, amely a kvantum DoLP kamera mechanizmusaira és felhasználási eseteire összpontosít.

7. fejezet: A lineáris polarizáció kvantumfokú (DoLP) képalkotásának alkalmazásai

7.2 DoLP képalkotás csillagászati és térinformatikai elemzéshez

A fény lineáris polarizációs fokának (DoLP) észlelésének és elemzésének képessége felbecsülhetetlen értékűnek bizonyult olyan területeken, mint a csillagászat és a térinformatikai elemzés. Ezeken a területeken a fény polarizációjának megértése betekintést nyújt az égitestek, felületek és légkörök fizikai és kémiai tulajdonságaiba. A DoLP képalkotás polarizációs jeleket rögzít, amelyek felfedhetik a rejtett struktúrákat, környezeti feltételeket és anyagösszetételeket, amelyek nem észlelhetők a hagyományos intenzitás alapú képalkotással.

Ez a rész azt vizsgálja, hogyan használják a DoLP képalkotást mind a csillagászati megfigyelésekben, mind a térinformatikai elemzésekben. Megbeszéljük az érintett mechanizmusokat, a kvantum alapú DoLP képalkotás előnyeit, és valós felhasználási eseteket mutatunk be. Ezenkívül szimulációs kódokat és vizualizációkat is tartalmazunk, hogy tovább illusztráljuk a DoLP képalkotás alapelveit.

7.2.1 DoLP képalkotás a csillagászatban

A csillagászatban a fény polarizációja kritikus információkat szolgáltathat a csillagközi közegről, az égi objektumokról és a kozmikus jelenségekről. A csillagokból, ködökből és más csillagászati égitestekből érkező fény polarizációjának mérésével a kutatók kikövetkeztethetik a csillagközi por, mágneses mezők és szórási folyamatok jelenlétét. A polarizált fény kölcsönhatásba lép a különböző részecskékkel és mezőkkel az űrben, módosítva a fény polarizációs aláírását oly módon, hogy felfedje a mögöttes asztrofizikai folyamatokat.

A DoLP mechanizmusai csillagászati megfigyelésekben

Az égitestekről kibocsátott vagy visszaverődő fény polarizálódhat számos folyamat miatt, mint például a Thomson-szórás, a Mie-szórás, valamint a csillagközi porral és mágneses mezőkkel való kölcsönhatás. A polarizáció gyakran olyan kulcsfontosságú információkat hordoz, amelyek lehetővé teszik a csillagászok számára, hogy észleljék és jellemezzék az olyan jelenségeket, mint a kozmikus jetek, a csillaglégkör vagy a fekete lyukak körüli akkréciós korongok.

Ezekben a megfigyelésekben a DoLP-t a földi DoLP képalkotáshoz hasonlóan számítják ki, de a távoli fényforrásokra összpontosítva. Például a távoli csillagok polarizált fénye a Stokes III, QQQ és UUU paraméterekkel írható le, ahol III a teljes intenzitás és QQQ, UUU a lineáris polarizáció.

A csillagászatban a DoLP kiszámítása a következőképpen történik:

DoLP=Q2+U2I\text{DoLP} = \frac{\sqrt{Q^2 + U^2}}{I}DoLP=IQ2+U2

Hol:

QQQ és UUU a lineáris polarizációs Stokes paraméterek,
III a beeső fény teljes intenzitása.

Csillagászati DoLP használati esetek

Exobolygók polarizált fénye: Az exobolygók légköréből származó polarizált fény értékes adatokat szolgáltat összetételükről, felhőzetükről és felszíni tulajdonságaikról. A DoLP képalkotás képes megkülönböztetni a különböző légköri rétegeket és észlelni a bolygók időjárási mintáinak változásait.
Csillagközi mágneses mezők: A csillagközi közegen áthaladó csillagfény polarizációjának mérése segít a kutatóknak feltérképezni a mágneses mezőket. A polarizáció érzékeny a porszemcsék mágneses mezőhöz való igazítására, így kiváló eszköz a galaxis szerkezetének megértéséhez.
Akkréciós korongok a fekete lyukak körül: A polarizáció felhasználható a fekete lyukak akkréciós korongjainak tanulmányozására, felfedve az anyag mozgásának részleteit és az eseményhorizont körüli mágneses mezőket. A polarizációs jel idővel változik, ami a fekete lyukak közelében zajló dinamikus folyamatokra utal.

Python szimuláció: DoLP számítás csillagászati forrásokhoz

Az alábbiakban egy Python-kód látható, amely egyszerűsített Stokes-paraméterek alapján szimulálja a DoLP-t csillagászati megfigyelésekhez:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Generáljon véletlenszerű Stokes paramétereket csillagászati forráshoz

I = np.random.uniform(0,8, 1,0, 100) # Teljes intenzitás

Q = np.random.uniform(0,1, 0,5, 100) # Lineáris polarizáció (Q)

U = np.random.uniform(0,1, 0,5, 100) # Lineáris polarizáció (U)

# Számítsa ki a lineáris polarizáció mértékét (DoLP)

DoLP_astronomy = np.sqrt(Q**2 + U**2) / I

# A DoLP értékek ábrázolása

plt.plot(DoLP_astronomy, label='DoLP csillagászati forráshoz')

plt.xlabel('Megfigyelési pont')

plt.ylabel('lineáris polarizáció foka')

plt.title('Szimulált DoLP csillagászati megfigyelésekhez')

plt.grid(Igaz)

plt.legend()

plt.show()

Ez a szimuláció véletlenszerű értékeket generál a Stokes III, QQQ és UUU paraméterekhez, és kiszámítja a DoLP-t. Az eredményül kapott ábra bemutatja, hogyan változik a DoLP a különböző megfigyelési pontokon, bemutatva a csillagászati polarizációs elemzés alapelveit.

7.2.2 DoLP képalkotás térinformatikai elemzésben

A DoLP képalkotás rendkívül hatékony a térinformatikai elemzésben is, ahol a Föld felszínének, légkörének és környezeti jelenségeinek tanulmányozására használják. A talajból, vízből vagy légkörből visszaverődő fény polarizációjának rögzítésével a DoLP képalkotás betekintést nyújt a talaj tulajdonságaiba, a növényzet egészségébe, a víztest jellemzőibe és még a városi struktúrákba is.

A DoLP mechanizmusai a térinformatikai elemzésben

Amikor a napfény kölcsönhatásba lép a Föld felszínével vagy légkörével, annak egy része polarizálódik az előfordulási szögtől, a felület típusától és az anyag tulajdonságaitól függően. A polarizációs információk DoLP képalkotással rögzíthetők, hogy felfedjék azokat a jellemzőket, amelyek nem láthatók könnyen a standard reflexiós képeken.

Például:

A vízfelületekről visszaverődő fény gyakran vízszintesen polarizált. A DoLP képalkotás különbséget tud tenni a nyugodt és a turbulens víz között, segítve a vízszennyezés vagy a felületi mozgás azonosítását.
A növényzet másképp tükrözi a polarizált fényt, mint a száraz talaj. A polarizáció elemzésével a kutatók felmérhetik a növények egészségét, a biomassza sűrűségét és a talaj nedvességtartalmát.

A térinformatikai elemzésben a DoLP-t hasonlóan számítják ki a visszavert fény I0I_0I0, I90I_{90}I90 és I45I_{45}I45 polarizációs komponenseinek elemzésével:

DoLP=I02+I902+I452Itotal\text{DoLP} = \frac{\sqrt{I_0^2 + I_{90}^2 + I_{45}^2}}{I_{\text{total}}}DoLP=ItotalI02+I902+I452

Hol:

I0I_0I0, I90I_{90}I90 és I45I_{45}I45 a fény intenzitáskomponensei különböző polarizációs szögekben.

Térinformatikai DoLP használati esetek

Mezőgazdasági monitoring: A DoLP képalkotást a növények egészségének figyelemmel kísérésére, a vízstressz felmérésére és a növénybetegségek kimutatására használják. Az egészséges növények és a stresszes növények eltérően verik vissza a polarizált fényt, lehetővé téve a gazdálkodók és a kutatók számára, hogy megalapozott döntéseket hozzanak az öntözésről és a termesztésről.
Vízminőség-értékelés: A víztestekről visszaverődő fény polarizációja információkat tárhat fel a vízminőségről, a zavarosságról és a szennyező anyagok jelenlétéről. A DoLP képalkotás segít a káros algavirágzás korai felismerésében és a vízszennyezés szintjének monitorozásában.
Várostervezés és infrastruktúra: A DoLP képalkotás különbséget tud tenni a természetes és az ember alkotta anyagok között, értékes adatokat szolgáltatva a várostervezők és építészek számára. Olyan felületi jellemzőket is képes észlelni, mint a repedések vagy erózió az utakon, hidakon és épületeken.

Python szimuláció: DoLP számítás térinformatikai elemzéshez

A következő Python-kód DoLP-képalkotást szimulál egy térinformatikai forgatókönyvhöz, ahol a Föld felszínéről származó polarizációs adatokat használják a környezeti feltételek felmérésére:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Generáljon véletlenszerű intenzitásértékeket a különböző polarizációs szögekhez

I_0 = np.random.uniform(0,5, 0,9, 100) # Intenzitás 0 fokon

I_90 = np.random.uniform(0,3, 0,7, 100) # Intenzitás 90 fokon

I_45 = np.random.uniform(0,4, 0,8, 100) # Intenzitás 45 fokon

I_total = I_0 + I_90 + I_45

# Számítsa ki a lineáris polarizáció mértékét (DoLP)

DoLP_geospatial = np.gyök(I_0**2 + I_90**2 + I_45**2) / I_total

# A DoLP értékek ábrázolása térinformatikai elemzéshez

plt.plot(DoLP_geospatial, label='DoLP térinformatikai elemzéshez')

plt.xlabel('Felület')

plt.ylabel('lineáris polarizáció foka')

plt.title('Szimulált DoLP térinformatikai felülethez')

plt.grid(Igaz)

plt.legend()

plt.show()

Ebben a szimulációban véletlenszerű polarizációs intenzitásértékeket rendelünk a felszíni pontokhoz, szimulálva a DoLP adatgyűjtést a térinformatikai elemzésben. A DoLP értékeket különböző felületi pontokon ábrázolják, illusztrálva, hogy a polarizációs képalkotás értékes környezeti adatokat szolgáltathat.

7.2.3 A DoLP képalkotás előnyei a csillagászatban és a térinformatikai elemzésben

A DoLP képalkotás számos előnyt kínál a hagyományos képalkotó módszerekkel szemben mind a csillagászatban, mind a térinformatikai elemzésben. Ezek az előnyök a következők:

1. Fokozott kontraszt és láthatóság

A polarizációs képalkotás olyan jellemzőket tárhat fel, amelyek egyébként rejtve vannak az intenzitás alapú képeken. A csillagászatban ez azt jelentheti, hogy halvány objektumokat vagy struktúrákat észlelnek a csillagközi közegben. A térinformatikai elemzés magában foglalhatja a felszíni textúrák finom különbségeinek kiemelését vagy a víztestekben lévő szennyező anyagok kimutatását.

2. Nem invazív és passzív megfigyelés

A DoLP képalkotás egy nem invazív technika, amely természetes fényre (például napfényre vagy csillagfényre) támaszkodik, így ideális eszköz a passzív megfigyeléshez. Ez különösen fontos a csillagászatban, ahol minimális beavatkozásra van szükség a megfigyelt objektumokkal, és a térinformatikai elemzésben, ahol nagyszabású megfigyelésre van szükség a környezet megzavarása nélkül.

3. Jobb adatpontosság kihívást jelentő körülmények között

Gyenge fényviszonyok vagy magas zajszintű környezetek esetén a hagyományos intenzitásalapú képalkotás gyakran küzd a tiszta eredmények elérésével. A fény polarizációjának elemzésével a DoLP képalkotás javíthatja a jel-zaj arányt, és tisztább, pontosabb képeket biztosít. Ez különösen hasznos az éjszakai csillagászatban és a távérzékelésben olyan területeken, ahol nagy a légköri interferencia.

7.2.4 Következtetés: A DoLP képalkotás mint kritikus eszköz

A DoLP képalkotás alkalmazása mind a csillagászatban, mind a térinformatikai elemzésben jelentős előrelépést jelent a megfigyelési technikákban. A fény kvantumtulajdonságainak kihasználásával, beleértve a polarizációt is, a kutatók részletes és értékes információkat nyerhetnek ki megfigyeléseikből, javítva mind a kozmikus, mind a földi jelenségek megértését. Ahogy a kvantumérzékelők és a képalkotó technológiák tovább fejlődnek, a DoLP képalkotás használata valószínűleg bővülni fog, még nagyobb felbontást, pontosságot és sokoldalúságot biztosítva ezeken a kritikus területeken.

Ezzel befejeződik a 7. fejezet második alfejezete, amely a csillagászati és térinformatikai elemzéshez használt DoLP képalkotásra összpontosít.

7. fejezet: A lineáris polarizáció kvantumfokú (DoLP) képalkotásának alkalmazásai

7.3 Az infravörös és termikus képalkotás javítása kvantumérzékelőkkel

Az infravörös (IR) és a termikus képalkotás kulcsfontosságú az olyan területeken történő alkalmazásokhoz, mint a védelem, az orvosi diagnosztika, az ipari monitorozás és a környezettudomány. A hagyományos infravörös és termikus képalkotó rendszerek korlátozottak a felbontás, az érzékenység és a zajteljesítmény tekintetében, különösen kihívást jelentő körülmények között, például gyenge fényviszonyok között vagy nagy hatótávolságú észlelés esetén. A kvantumérzékelők, különösen azok, amelyek szupravezető nanohuzalos egyfoton detektorokon (SNSPD) alapulnak, forradalmi technológiákként jelentek meg, amelyek jelentősen javítják az IR és a termikus képalkotás képességeit. A fény kvantumtulajdonságainak kihasználásával ezek az érzékelők jobb érzékelési érzékenységet, felbontást és az infravörös fotonok minimális zajjal történő mérésének képességét kínálják.

Ebben a részben megvizsgáljuk a kvantumalapú infravörös és termikus képalkotás alapelveit, megvitatjuk, hogy a kvantumérzékelők hogyan nyújtanak kiváló teljesítményt a klasszikus detektorokhoz képest, és kiemeljük a valós alkalmazásokat. Emellett matematikai megfogalmazásokat és Python-alapú szimulációs példákat is tartalmazunk, hogy bemutassuk a kvantumérzékelők előnyeit a termikus és IR képalkotásban.

7.3.1 Kvantumérzékelők: új paradigma az infravörös és termikus képalkotásban

A kvantumérzékelők a kvantummechanika elvei alapján működnek, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy rendkívül alacsony intenzitású – akár egyetlen fotonig – érzékeljék a fényt a hullámhosszak széles tartományában, beleértve az infravörös és termikus régiókat is. A szupravezető nanohuzalos egyfoton-detektorok (SNSPD-k) nagy hatékonyságuk, alacsony zajszintjük és gyors válaszidejük miatt a kvantumszenzor-technológia élvonalában vannak.

Az infravörös és termikus képalkotáshoz használt kvantumérzékelők főbb jellemzői:

Egyfoton-érzékenység: A kvantumérzékelők képesek detektálni az egyes fotonokat, példátlan érzékenységet biztosítva gyenge fényviszonyok között vagy nagy hatótávolságú forgatókönyvekben.
Széles spektrális tartomány: A kvantumérzékelők a hullámhosszak széles skáláját képesek detektálni, beleértve a közeli infravörös (NIR) és a közepes infravörös (MIR) tartományt, amelyek kulcsfontosságúak a termikus képalkotáshoz.
Magas kvantumhatékonyság: Mivel a kvantumhatékonyság megközelíti a 90% -ot vagy annál magasabb, az SNSPD-k szinte az összes bejövő fotont rögzítik, minimális veszteséget biztosítva.
Alacsony sötétszámlálási arány: A kvantumérzékelők kivételesen alacsony sötétszámot (hamis pozitív eredményt) mutatnak, ami lehetővé teszi számukra, hogy hatékonyan működjenek minimális jelű környezetekben.

7.3.2 A termikus képalkotás fejlesztése kvantumérzékelőkkel

A hagyományos hőkamerák a tárgyak által kibocsátott infravörös sugárzást a hőmérsékletük függvényében érzékelik. Bár ezeket a rendszereket széles körben használják a biztonságban, az orvosi diagnosztikában és a környezeti monitorozásban, olyan kihívásokkal szembesülnek, mint az alacsony érzékenység nagy távolságokon és a magas zajszint dinamikus környezetben. A kvantumérzékelők jelentős javulást biztosítanak ezeken a területeken, sokkal nagyobb érzékenységet és alacsonyabb zajszintet kínálnak, így ideálisak a termikus képalkotáshoz szélsőséges körülmények között.

A hőkibocsátás matematikai ábrázolása és detektálása

Az objektum által kibocsátott infravörös sugárzás mennyiségét Planck törvénye írja le:

I(λ,T)=2hc2λ5⋅1ehcλkBT−1I(\lambda, T) = \frac{2hc^2}{\lambda^5} \cdot \frac{1}{e^{\frac{hc}{\lambda k_B T}} - 1}I(λ,T)=λ52hc2⋅eλkBThc−11

Hol:

I(λ,T)I(\lambda, T)I(λ,T) a spektrális sugárzás λ\lambdaλ hullámhosszon és TTT hőmérsékleten,
hhh a Planck-állandó,
ccc a fénysebesség,
kBk_BkB a Boltzmann-állandó,
λ\lambdaλ a sugárzás hullámhossza,
TTT az objektum hőmérséklete.

A kvantumérzékelők képesek érzékelni a tárgyak által kibocsátott halvány IR sugárzást még alacsony hőmérsékleten is, ahol a klasszikus hődetektorok küzdhetnek az alacsony fotonszám és a magas zaj miatt.

Python szimuláció: Planck törvénye a termikus emisszióra

Az alábbiakban egy Python szimuláció látható, amely Planck törvénye segítségével kiszámítja egy objektum infravörös kibocsátását különböző hőmérsékleteken:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Planck törvényének állandói

h = 6.626e-34 # Planck-állandó (J.s.)

c = 3.0e8 # Fénysebesség (m/s)

k_B = 1,38e-23 # Boltzmann-állandó (J/K)

# Függvény a spektrális sugárzás kiszámításához Planck törvénye alapján

def plancks_law(hullámhossz, hőmérséklet):

return (2 * h * c**2) / (hullámhossz**5 * (np.exp(h * c / (hullámhossz * k_B * hőmérséklet)) - 1))

# Hullámhossztartomány mikrométerben

hullámhosszak = np.linspace(1e-6, 20e-6, 1000)

# Hőmérséklet (Kelvinben)

hőmérséklet = [300, 600, 900, 1200]

# Ábrázolja a spektrális sugárzást különböző hőmérsékletekre

T esetében hőmérsékleten:

intenzitás = plancks_law(hullámhossz, T)

plt.plot(hullámhossz * 1e6; intenzitás; label=f'T = {T} K')

plt.xlabel('Hullámhossz (μm)')

plt.ylabel('Spektrális sugárzás (W/m²/μm)')

plt.title('Termikus sugárzási spektrum (Planck-törvény)')

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a szimuláció kiszámítja a termikus sugárzási spektrumot különböző hőmérsékleteken. A kvantumérzékelők kiválóan érzékelik az infravörös sugárzást a közepes és távoli infravörös régiókban, ahol a hagyományos detektorok a korlátozott érzékenység miatt nehézségekbe ütközhetnek.

7.3.3 Az infravörös képalkotás javítása a biztonság és a környezet megfigyelése érdekében

1. Nagy hatótávolságú megfigyelés: A kvantummal továbbfejlesztett infravörös képalkotás különösen hasznos a nagy hatótávolságú megfigyeléshez és biztonsághoz. A kvantumérzékelők azon képessége, hogy egyetlen fotont detektálnak, lehetővé teszi a halvány infravörös jelek észlelését nagy távolságokon. Ez kritikus fontosságú az olyan alkalmazásokban, mint a határbiztonság, ahol létfontosságú a behatolások korai észlelése.

2. Környezeti megfigyelés: A környezettudományban a kvantum-továbbfejlesztett IR képalkotás felhasználható a légköri szennyezés, az erdőtüzek és a vulkáni tevékenység megfigyelésére. A kis hőmérséklet-különbségek és a finom infravörös kibocsátások észlelésével a kvantumérzékelők pontosabb és időszerűbb adatokat szolgáltathatnak a környezeti változásokról.

7.3.4 Kvantumérzékelők az orvosi infravörös képalkotásban

Az orvosi alkalmazásokban az infravörös képalkotást gyakran használják az emberi test hőjeleinek kimutatására, amelyek tumorok, gyulladás vagy keringési problémák jelenlétét jelezhetik. A kvantummal továbbfejlesztett infravörös érzékelők javítják ezeknek a képeknek a felbontását és érzékenységét, lehetővé téve az orvosok számára, hogy korábban és pontosabban észleljék az anomáliákat.

Orvosi infravörös használati eset: Rák kimutatása

Az infravörös hőképalkotás nem invazív, és felhasználható az emlőszövet hőmérsékletkülönbségeinek kimutatására, potenciálisan azonosítva a rákos növekedéseket. A kvantumérzékelők javítják ezeknek a képeknek a pontosságát, lehetővé téve a kisebb daganatok korábbi észlelését azáltal, hogy kiemelik azokat a minimális hőmérsékletváltozásokat, amelyeket a hagyományos hőkamerák nem észlelnének.

7.3.5 Szimuláció: kvantummal javított termikus képalkotás

Az alábbi példa egy Python-szimulációt mutat be, amely a kvantumérzékelők jobb érzékenységét modellezi a termikus képalkotásban:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Funkció a jel-zaj arány (SNR) szimulálására kvantum és klasszikus érzékelők számára

def snr_calculation(thermal_signal, quantum_efficiency, classical_efficiency, noise_level):

snr_quantum = (thermal_signal * quantum_efficiency) / noise_level

snr_classical = (thermal_signal * classical_efficiency) / noise_level

visszatérő snr_quantum, snr_classical

# Szimulált hőjel és zajszint

thermal_signal = np.linspace(1, 10, 100)

noise_level = 0,5

quantum_efficiency = 0,95

classical_efficiency = 0,70

# Számítsa ki az SNR-t kvantum- és klasszikus érzékelőkhöz

snr_quantum, snr_classical = snr_calculation(thermal_signal, quantum_efficiency, classical_efficiency, noise_level)

# Ábrázolja az SNR összehasonlítást

plt.plot(thermal_signal, snr_quantum; label='Quantum Sensor SNR', color='blue')

plt.plot(thermal_signal, snr_classical; label='Klasszikus érzékelő SNR', color='red', linestyle='--')

plt.xlabel('Hőjel erőssége')

plt.ylabel('Jel-zaj viszony (SNR)')

plt.title('Quantum vs klasszikus SNR szenzor a termikus képalkotásban')

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a szimuláció összehasonlítja a kvantumérzékelők jel-zaj arányát (SNR) a klasszikus érzékelőkkel egy termikus képalkotási forgatókönyvben. Az eredmények azt mutatják, hogy a kvantumérzékelők kiváló hatékonyságuknak és érzékenységüknek köszönhetően még gyenge fényviszonyok között vagy alacsony jelű környezetben is magasabb SNR-t tartanak fenn.

7.3.6 Következtetés: A kvantummal továbbfejlesztett infravörös és termikus képalkotás jövője

A kvantumérzékelők átalakítják az infravörös és termikus képalkotás területét azáltal, hogy páratlan érzékenységet, felbontást és hatékonyságot kínálnak. Ezek a fejlesztések messzemenő következményekkel járnak olyan ágazatokra, mint a védelem, a környezeti megfigyelés, az orvosi diagnosztika és az ipari ellenőrzés. Ahogy a kutatások tovább javítják a kvantumérzékelők méretezhetőségét és megfizethetőségét, a kereskedelmi IR és termikus képalkotó rendszerekben való alkalmazásuk növekedni fog, így a kvantummal továbbfejlesztett képalkotás hozzáférhetőbbé válik számos alkalmazásban.

A kvantumtechnológiák integrálása az IR-be és a termikus képalkotásba jelentős előrelépést jelent, új lehetőségeket kínálva a világ megfigyelésére és megértésére olyan módon, amely korábban lehetetlen volt a klasszikus technológiákkal.

Ezzel lezárul a 7. fejezet harmadik alszakasza, amely az infravörös és termikus képalkotás kvantumérzékelőkkel történő fejlesztésére összpontosít.

8. fejezet: A kvantumoptikai kommunikációs protokollok fejlődése

8.1 Az adaptív fotonküszöbölés integrálása a kvantumkulcs-elosztásba (QKD)

A kvantumkulcs-elosztás (QKD) a biztonságos kommunikáció alapvető technológiája, amely a kvantummechanika alapelveire támaszkodik a titkosítási kulcsok két fél (közismert nevén Alice és Bob) közötti elosztásához egy kvantumcsatornán keresztül. A QKD biztonsága a kvantumfizika törvényeiből ered, különösen a klónozás nélküli tételből, amely biztosítja, hogy egy harmadik fél (Eve) bármilyen lehallgatási kísérlete észlelhető zavarokat okozzon a rendszerben.

A QKD egyik legfontosabb kihívása a fotonok észlelésének optimalizálása, különösen zajos környezetben, ahol a jelveszteségek, a csatorna tökéletlenségei és a fotonok hibás számlálása ronthatja a kvantumkulcs hűségét. Az adaptív fotonküszöbölés egy hatékony technika, amely javíthatja a QKD protokollokat azáltal, hogy dinamikusan beállítja a fotondetektálás küszöbértékét a változó környezeti feltételek és a rendszerzaj alapján. Ez biztosítja a hatékonyabb kulcsgenerálást, a támadásokkal szembeni jobb ellenállást és a QKD rendszer általános teljesítményének javítását.

Ez a rész feltárja az adaptív fotonküszöbök integrálását a QKD-be, részletezve a küszöbérték-optimalizálás alapelveit, a fotonküszöbök valós idejű hangolását, valamint a technika előnyeit a különböző QKD protokollok számára.

8.1.1 A kvantumkulcs-elosztás alapelvei

A QKD-ben a titkosítási kulcsokat a fény kvantumállapotaiban továbbítják, jellemzően az egyes fotonok polarizációjában kódolva. A legszélesebb körben használt protokoll a BB84 protokoll, ahol Alice a négy polarizációs állapot egyikében kódolt fotonokat küld - vízszintes (∣H⟩|H\rangle∣H⟩), függőleges (∣V⟩|V\rangle∣V⟩), átlós (∣D⟩|D\rangle∣D⟩) vagy átlóellenes (∣A⟩|A\rangle∣A⟩) – miközben Bob véletlenszerűen kiválasztja a két mérési bázis egyikét a fotonok detektálásához. Miután Bob megmérte a fotonokat, Alice és Bob összehasonlítják mérési eredményeik egy részhalmazát egy klasszikus csatornán, hogy észleljék a lehallgatást, és létrehozzák a megosztott kulcsot.

A QKD biztonsága az egyes fotonok pontos észlelésétől és a mérési folyamat hibáinak minimalizálásától függ. A fotonküszöb kritikus szerepet játszik annak meghatározásában, hogy egy fotondetektálási eseményt érvényesnek kell-e tekinteni, vagy zajként el kell utasítani.

Képlet: QBER számítás QKD-ben

A kvantumbit-hibaarány (QBER) számszerűsíti a QKD-folyamat során észlelt hibás bitek arányát. Kiszámítása a következőképpen történik:

QBER=NerrorsNtotal\text{QBER} = \frac{N_{\text{errors}}}{N_{\text{total}}}QBER=NtotalNerrors

Hol:

NerrorsN_{\text{errors}}Nerrors az észlelt helytelen bitek száma,
NtotalN_{\text{total}}Ntotal az átvitt bitek teljes száma.

Az adaptív fotonküszöb integrálásával az észlelési folyamatba arra törekszünk, hogy csökkentsük a QBER-t azáltal, hogy minimalizáljuk a zaj és más csatornahibák által okozott hibás bitek számát.

8.1.2 Adaptív foton küszöbölés QKD-ben

Az adaptív fotonküszöbölés valós időben állítja be a jelfotonok és a zaj megkülönböztetésére használt küszöbértéket a kvantumcsatorna aktuális körülményei alapján. Ez a folyamat egy dinamikus szűrőhöz hasonlítható, amely optimalizálja a fotondetektálást azáltal, hogy elveti az érvénytelen észleléseket (például a sötétszámlálás vagy a háttérzaj által okozottakat), miközben elfogadja az érvényes egyfoton eseményeket.

Az adaptív küszöbképződés mechanizmusa:

Valós idejű zajbecslés: A rendszer folyamatosan figyeli a kvantumcsatorna zajszintjét, beleértve a háttér fotonszámát, a detektorok sötétszámát és a környezeti zajt.
Dinamikus küszöbérték-beállítás: A becsült zajszint alapján a fotonészlelési küszöböt dinamikusan állítják be a jel-zaj arány (SNR) optimalizálása érdekében. Ez biztosítja, hogy a valódi fotonjeleket elfogadják, míg a hamis észleléseket elutasítják.
Visszacsatolási mechanizmus: A rendszer tartalmaz egy visszacsatolási hurkot, amely folyamatosan finomítja a küszöbértéket a folyamatban lévő mérések alapján, biztosítva az optimális észlelési teljesítményt még ingadozó körülmények között is.

Képlet: Dinamikus küszöbérték-optimalizálás

A fotondetektálás küszöbértéke a NnoiseN_{\text{noise}}Nnoise zajszint és a SsignalS_{\text{signal}}Ssignal jelerősség függvényében modellezhető:

Tadaptive=α⋅Ssignal−β⋅NnoiseT_{\text{adaptive}} = \alpha \cdot S_{\text{signal}} - \beta \cdot N_{\text{noise}}Tadaptive=α⋅Ssignal−β⋅Nnoise

Hol:

TadaptiveT_{\text{adaptive}}Tadaptive a dinamikusan beállított küszöbérték,
α\alphaα és β\betaβ olyan hangolási paraméterek, amelyek szabályozzák a rendszer érzékenységét a jelre és a zajra,
SsignalS_{\text{signal}}Ssignal a fotonjel erőssége,
NnoiseN_{\text{noise}}Nnoise a zajszint.

Ez az adaptív küszöb biztosítja, hogy az érzékelő rendszer valós időben reagáljon a zajszint változásaira, maximalizálva az érvényes fotonjelek észlelésének esélyét, miközben minimalizálja a téves észleléseket.

8.1.3 Az adaptív fotonküszöb előnyei a QKD-ben

Az adaptív fotonküszöb integrálása a QKD-be számos kulcsfontosságú előnnyel jár, különösen a kvantumkulcs-elosztási folyamat robusztusságának, hatékonyságának és biztonságának javításában. Ezek az előnyök a következők:

1. Csökkentett kvantumbit-hibaarány (QBER): Az adaptív küszöbérték segít csökkenteni a QBER-t azáltal, hogy minimalizálja a téves észlelések számát és javítja a fotonmérések pontosságát. Ez különösen fontos zajos környezetben, ahol a magas QBER veszélyeztetheti a kulcscsere biztonságát.

2. Megnövelt kulcsgenerálási arány: A fotondetektálási folyamat optimalizálásával az adaptív küszöbérték hatékonyabb kulcsgenerálást tesz lehetővé. A kevesebb hibás észlelés kevesebb elvetett bitet eredményez, így Alice és Bob gyorsabban hozhat létre biztonsági kulcsot.

3. Fokozott ellenállás a lehallgatással szemben: A fotonküszöbök dinamikus beállítása megnehezíti a lehallgató (Eve) számára, hogy észrevétlen zavarokat okozzon a rendszerben. Ha Eve megpróbálja elfogni vagy mérni a fotonokat, a megnövekedett zajszint elindítja a küszöböt az események észlelésére és elutasítására, növelve a QKD protokoll biztonságát.

4. Jobb teljesítmény a nagy távolságú QKD-ben: Az adaptív fotonküszöbzés különösen előnyös a nagy távolságú QKD-ben, ahol a jel gyengül az optikai szál vagy a szabad tércsatorna veszteségei miatt. Az érzékelési küszöb beállításával a gyengébb jel és a nagyobb zaj figyelembevételével a QKD rendszer nagy távolságokon is képes fenntartani a nagy teljesítményt.

8.1.4 Szimuláció: Adaptív küszöbérték QKD-ben

A következő Python szimuláció bemutatja, hogyan integrálható az adaptív fotonküszöbölés egy QKD rendszerbe a fotondetektálási folyamat optimalizálása és a QBER csökkentése érdekében:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# QKD szimuláció paraméterei

signal_photons = np.random.uniform(0.5, 1.0, 100) # Jel foton erőssége

noise_level = np.random.uniform(0.1, 0.4, 100) # Zajszint

alfa = 0,8 # A jel súlyozási tényezője

béta = 0,5 # A zaj súlyozási tényezője

# Adaptív küszöbszámítás

threshold_adaptive = alfa * signal_photons - béta * noise_level

# QBER csökkentés szimulálása adaptív küszöbértékkel

qber_classical = np.random.uniform(0,05, 0,1, 100) # Klasszikus QBER küszöbérték nélkül

qber_adaptive = qber_classical - (threshold_adaptive * 0,02) # Csökkentett QBER küszöbértékkel

# A QBER cselekményének összehasonlítása

plt.plot(qber_classical, label='Klasszikus QBER', linestyle='--', color='red')

plt.plot(qber_adaptive; label='Adaptív küszöb QBER', color='kék')

plt.xlabel('Átviteli idő')

plt.ylabel('Kvantumbit-hibaarány (QBER)')

plt.title('QBER redukció adaptív fotonküszöbzéssel')

plt.grid(Igaz)

plt.legend()

plt.show()

Ez a szimuláció modellezi a QBER adaptív fotonküszöbléssel elért csökkenését. A rendszer dinamikusan állítja be a fotondetektálási küszöböt a zajbecslések alapján, ami jelentős javulást eredményez a QBER-ben a klasszikus, küszöbérték nélküli QKD rendszerekhez képest.

8.1.5 Következtetés: Az adaptív küszöbérték mint a QKD kulcsfontosságú fejlesztése

Az adaptív fotonküszöb integrálása a QKD protokollokba jelentős előrelépést jelent a kvantumkommunikáció területén. A fotondetektálási küszöb valós idejű dinamikus beállításával ez a technika jelentősen csökkenti a QBER-t, javítja a kulcsgenerálási sebességet és javítja a rendszer általános biztonságát. Mivel a QKD-t továbbra is valós alkalmazásokban alkalmazzák, különösen változó zaj- és jelviszonyokkal rendelkező környezetekben, az adaptív küszöbértékek alapvető szerepet játszanak a biztonságos kvantumkulcs-csere robusztusságának és megbízhatóságának fenntartásában.

Az ezen a területen végzett jövőbeli kutatások feltárhatják az adaptív küszöbök és a fejlett kvantumismétlők kombinációját, tovább növelve a QKD rendszerek elérhetőségét és teljesítményét a távolsági kommunikációs hálózatokban.

Ezzel zárul a 8. fejezet első alfejezete, amely az adaptív fotonküszöb QKD-be történő integrálására összpontosít.

8. fejezet: A kvantumoptikai kommunikációs protokollok fejlődése

8.2 N-foton kötegek biztonságos kvantumcsatornákhoz

A kvantumkommunikációs csatornák, különösen azok, amelyeket olyan alkalmazásokhoz terveztek, mint a kvantumkulcs-elosztás (QKD) és a kvantumteleportáció, megkövetelik a kvantumállapotok biztonságos és hatékony továbbítását nagy távolságokra. Az egyik módszer ezen csatornák biztonságának és megbízhatóságának javítására az N-fotonkötegek használata - összefonódott vagy erősen korrelált fotonok csoportjai, amelyek fokozott biztonsági tulajdonságokkal rendelkeznek az egyfoton átvitelhez képest. Ezek az N-fotonkötegek redundanciát, hibatűrést és jobb teljesítményt biztosítanak zajos vagy veszteséges csatornákban, így vonzó eszközök a kvantumkommunikációs protokollok fejlesztéséhez.

Ez a szakasz az N-fotonkötegek biztonságos kvantumkommunikációs csatornákban való használatának elméleti és gyakorlati előnyeit vizsgálja. Megvitatjuk az N-foton kötegek generálásának mechanizmusait, az összefonódás és a koherencia szerepét a biztonság biztosításában, valamint azt, hogy ezek a kötegek hogyan alkalmazhatók a meglévő kvantumkommunikációs protokollokra. Továbbá matematikai formulák és szimulációs kódpéldák illusztrálják az N-fotonkötegek által lehetővé tett teljesítményjavulást.

8.2.1 N-fotonköteg generálása és tulajdonságai

Az N-foton kötegek NNN fotonok gyűjteményére utalnak, amelyek vagy összefonódással, vagy specifikus kvantumállapotokkal, például antibunching állapotokkal korrelálnak. Ezek a fotonkötegek különböző kvantumrendszerek, például kvantumpontok, optikai üregek és parametrikus lefelé konverziós technikák segítségével állíthatók elő . Az N-fotonkötegek használatának számos kulcsfontosságú előnye van a kvantumkommunikációban:

Fokozott hibatűrés: Több korrelált foton egyidejű továbbításával az N-fotonkötegek csökkentik a kritikus információk elvesztésének valószínűségét az átvitel során. Ez a redundancia különösen hasznos veszteséges csatornákon, ahol az egyfoton átvitel magasabb hibaarányhoz és a lehallgatás fokozott sebezhetőségéhez vezethet.
Továbbfejlesztett biztonság: Az N-fotonkötegek kvantumkorrelációkat mutatnak, amelyek megnehezítik a lehallgató számára, hogy észlelés nélkül szerezzen információt. Különösen az összefonódott N-fotonköteg lehallgatási kísérletei vezetnek be mérhető zavarokat, lehetővé téve Alice és Bob számára, hogy észleljék a behatolást.
Skálázhatóság: Az N-fotonkötegek különböző kvantumkommunikációs protokollokhoz igazíthatók, így sokoldalúak a nagy távolságokon és összetett hálózatokon keresztüli biztonságos kommunikációhoz.

N-fotonkötegek matematikai ábrázolása

Egy kvantumrendszerben egy N-fotonköteg hullámfüggvénye szimmetrizált összefonódott állapotként ábrázolható:

∣ψN⟩=1N!∑σ∈SN∣ψσ(1)⟩⊗∣ψσ(2)⟩⊗⋯⊗∣ψσ(N)⟩|\psi_N\rangle = \frac{1}{\sqrt{N!}} \sum_{\sigma \in S_N} |\psi_{\sigma(1)}\rangle \otimes |\psi_{\sigma(2)}\rangle \otimes \cdots \otimes |\psi_{\sigma(N)}\rangle∣ψN⟩=N!1σ∈SN∑∣ψσ(1)⟩⊗∣ψσ(2)⟩⊗⋯⊗∣ψσ(N)⟩

Hol:

∣ψN⟩|\psi_N\rangle∣ψN⟩ a szimmetrikus N-foton állapot,
σ\sigmaσ az N foton permutációja,
∣ψσ(i)⟩|\psi_{\szigma(i)}\rangle∣ψσ(i)⟩ az egyes fotonállapotok.

Ez a szimmetrizáció biztosítja, hogy a kötegen belüli fotonok megkülönböztethetetlenek legyenek, ami elengedhetetlen a köteg koherenciájának és biztonsági tulajdonságainak fenntartásához.

8.2.2 Az N-fotonkötegek biztonsági előnyei a kvantumkommunikációban

Az N-fotonkötegek kvantumcsatornákban való használatának elsődleges biztonsági előnye a kvantumkorrelációjukból származik, ami megnehezíti a lehallgató számára, hogy észlelés nélkül elfogja az információkat. Pontosabban, a csomagon belüli kvantumkorrelációk javítják a lehallgatási kísérletek észlelését, ezáltal javítva a kulcsfontosságú terjesztési protokollok, például a QKD biztonságát.

Lehallgatás észlelése N-foton kötegekkel

A QKD kontextusában, ha egy lehallgató (Eve) megpróbál elfogni egy vagy több fotont az N-foton kötegben, a kvantumkorrelációk zavart okoznak, és ez a zavar mérhető lesz Alice és Bob számára. Minél nagyobb az NNN értéke, annál nehezebbé válik Éva számára, hogy hasznos információkat nyerjen ki észlelhető hibák bevezetése nélkül.

A kvantumbites hibaarány (QBER) egy mérőszám, amelyet a lehallgatás által okozott hiba számszerűsítésére használnak:

QBERN−foton=NerrorsNtotal\text{QBER}_{N-\text{photon}} = \frac{N_{\text{errors}}}{N_{\text{total}}}QBERN−photon=NtotalNerrors

Az NNN növelésével a QBER jelentősen megemelkedik lehallgatás jelenlétében, megkönnyítve Alice és Bob számára a behatolás észlelését és az érintett kulcsbitek eldobását.

Továbbfejlesztett jel-zaj arány (SNR) N-foton kötegekkel

Az N-foton kötegek használatának másik előnye a jel-zaj arány (SNR) javulása. A zajos vagy veszteséges kvantumcsatornákban, ahol az egyes fotonok elveszhetnek vagy megsérülhetnek a környezeti tényezők miatt, az N-fotonkötegek robusztusabb jelet biztosítanak, amely kevésbé érzékeny a zajra. Ez növeli az átvitt kvantumállapotok megbízhatóságát.

Az N-fotonköteg SNR-értékét a következő képlet adja meg:

SNRN−foton=NsignalNnoise\text{SNR}_{N-\text{photon}} = \frac{N_{\text{signal}}}{N_{\text{noise}}}SNRN−photon=NnoiseNsignal

Hol:

NsignalN_{\text{signal}}Nsignal az észlelt jelfotonok száma,
NnoiseN_{\text{noise}}Nnoise az észlelt zajfotonok száma.

Az NNN növekedésével az SNR javul, így a kommunikációs csatorna ellenállóbbá válik a zajjal és a veszteségekkel szemben.

8.2.3 N-fotonkötegek alkalmazása kvantumkommunikációs protokollokban

Az N-fotonkötegek számos kvantumkommunikációs protokollba integrálhatók, többek között:

1. Quantum Key Distribution (QKD) protokollok

Az N-foton kötegek különösen hasznosak a BB84 és az összefonódás alapú QKD protokollokban. A BB84 protokollban Alice N-foton kötegeket küldhet a négy polarizációs állapot egyikében (pl. vízszintes, függőleges, átlós, antidiagonális), és Bob meg tudja mérni a teljes köteg polarizációját. Az N-fotonkötegek által biztosított továbbfejlesztett hibaészlelés és jobb jelerősség csökkenti a teljes QBER-t és növeli a kulcsgenerálási sebességet.

2. Kvantum teleportáció

A kvantumteleportációs protokollokban a kvantuminformáció (qubitek) továbbítása két távoli fél között az összefonódott állapotok eloszlásán alapul. Az N-foton kötegek javíthatják a teleportáció hűségét azáltal, hogy redundáns összefonódási erőforrásokat biztosítanak, amelyek enyhítik a dekoherencia és a fotonveszteség hatásait a kommunikációs csatornában.

3. Kvantum ismétlő hálózatok

A kvantum ismétlő hálózatok, amelyeket úgy terveztek, hogy növeljék a kvantumkommunikációs csatornák távolságát, profitálhatnak az N-foton kötegekből. Az N-foton kötegek kommunikációs egységként történő használatával az ismétlő csomópontok között a hálózat nagyobb átviteli hűséget és alacsonyabb hibaarányt érhet el, még nagy távolságokon is.

8.2.4 Szimuláció: Jel-zaj arány (SNR) N-foton kötegekkel

Az alábbiakban egy Python szimuláció látható, amely bemutatja, hogyan javul a jel-zaj arány (SNR) az N-fotonkötegek növelésével egy kvantumkommunikációs csatornában:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Funkció az SNR kiszámításához különböző N-foton kötegekre

def snr_calculation(N, signal_photons, noise_photons):

snr = (N * signal_photons) / noise_photons

visszatérési snr

# Jel és zaj fotonok (állandó az egyszerűség kedvéért)

signal_photons = 1,0 # Jelfotonok száma

noise_photons = np.random.uniform(0.1, 0.5, 100) # Zaj fotonok a csatornában

# N-foton kötegek 1-től 10-ig

N_values = np.tartomány(1, 11)

# Számítsa ki az SNR-t különböző N-foton kötegekre

snr_values = [snr_calculation(N, signal_photons, noise_photons.mean()) for N in N_values]

# Ábrázolja az SNR javulását növekvő N-foton kötegekkel

plt.plot(N_values, snr_values, label='SNR N-fotonkötegekkel', marker='o', color='blue')

plt.xlabel('N-fotonköteg mérete')

plt.ylabel('Jel-zaj viszony (SNR)')

plt.title('SNR javulás növekvő N-fotonkötegekkel')

plt.grid(Igaz)

plt.legend()

plt.show()

Ebben a szimulációban az SNR javul az N-foton köteg méretének növekedésével, demonstrálva, hogy a nagyobb kötegek nagyobb rugalmasságot biztosítanak a kvantumkommunikációs csatornák zajával szemben.

8.2.5 Következtetés: Az N-foton kötegek, mint biztonságos kommunikációs erőforrások

Az N-fotonkötegek kvantumkommunikációs csatornákban való használata jelentős előnyökkel jár a biztonság, a hibatűrés és a jelerősség szempontjából. A kötegek által biztosított kvantumkorrelációk és redundancia kihasználásával a kvantumkommunikációs protokollok, például a QKD, a kvantumteleportáció és a kvantumismétlők nagyobb teljesítményt és biztonságot érhetnek el nagy távolságokon és zajos környezetekben. A kvantumtechnológiák folyamatos fejlődésével az N-fotonkötegek egyre fontosabb szerepet fognak játszani a skálázható, biztonságos kvantumhálózatok fejlesztésében.

Ezzel befejeződik a 8. fejezet második alfejezete, amely az N-fotonkötegek biztonságos kvantumcsatornákhoz való felhasználására összpontosít.

8. fejezet: A kvantumoptikai kommunikációs protokollok fejlődése

8.3 A kvantumkommunikációs hálózatok jövőbeli kilátásai

A kvantumkommunikációs hálózatok jövője izgalmas lehetőségeket rejt magában az adatok globális távolságokon keresztüli biztonságos továbbításának átalakításában. A kvantummechanika alapelveinek – például a kvantum-összefonódás, a szuperpozíció és a kvantumkulcs-elosztás (QKD) – kihasználásával ezek a hálózatok páratlan biztonságot, sebességet és rugalmasságot ígérnek a klasszikus kommunikációs rendszerekhez képest. A kvantumtechnológia folyamatos fejlődésével az olyan innovációk, mint a kvantumismétlők, a kvantumműholdak és az N-fotonkötegek kulcsszerepet fognak játszani a méretezhető, globális kvantumhálózatok lehetővé tételében.

Ez a rész feltárja a legfontosabb technológiai fejlesztéseket, a leküzdendő kihívásokat és azokat a potenciális alkalmazásokat, amelyeket a kvantumkommunikációs hálózatok a közeljövőben feltárhatnak. Megvitatjuk az adaptív fotonküszöbök integrációját, a kvantumismétlők és műholdak szerepét, valamint a hibrid kvantum-klasszikus hálózatok jövőjét. Matematikai modellek és Python-alapú szimulációk fogják bemutatni ezeket a fejlesztéseket.

8.3.1 Kvantumismétlők és nagy távolságú kvantumkommunikáció

A globális kvantumkommunikációs hálózatok fejlesztésének egyik legjelentősebb kihívása a kvantumállapotok által előírt távolságkorlátozás. A kvantumjelek nagy távolságokon romlanak az optikai szálak fotonvesztesége vagy a szabad térátvitel miatt. A klasszikus erősítési technikák nem alkalmazhatók kvantumjelekre a klónozást tiltó tétel miatt, amely megakadályozza az ismeretlen kvantumállapotok pontos megkettőzését. Itt jönnek képbe a kvantumismétlők.

A kvantumismétlők olyan eszközök, amelyek kiterjesztik a kvantumkommunikációs csatornák hatókörét összefonódás-csere és kvantumteleportáció használatával a kvantuminformációk nagy távolságokra történő átviteléhez. Az ötlet az, hogy közbenső csomópontokat hozzanak létre a küldő (Alice) és a fogadó (Bob) között, amelyek összefonódott kapcsolatokat hoznak létre a szomszédos csomópontokkal. Ezeket az összefonódási kapcsolatokat ezután "felcserélik", hogy megnöveljék az összefonódás távolságát anélkül, hogy közvetlenül továbbítanák a qubiteket.

Matematikai ábrázolás: összefonódáscsere

Az összefonódáscsere két pár összefonódott qubitet foglal magában: ∣ψAB⟩|\psi_{AB}\rangle∣ψAB⟩ és ∣ψCD⟩|\psi_{CD}\rangle∣ψCD⟩. A BBB és CCC qubiteken végzett Bell-állapot méréssel megállapítható az AAA és a DDD közötti összefonódás:

∣ψAB⟩⊗∣ψCD⟩→Harangmérés∣ψAD⟩|\psi_{AB}\rangle \otimes |\psi_{CD}\rangle \xrightarrow{\text{Bell Measurement}} |\psi_{AD}\rangle∣ψAB⟩⊗∣ψCD⟩Bell Measurement∣ψAD⟩

Ez a folyamat lehetővé teszi a kvantuminformáció átvitelét távoli csomópontok között, lehetővé téve a távolsági kommunikációt anélkül, hogy a kvantumállapotot közvetlenül veszteséges csatornákon keresztül kellene továbbítani.

Kihívások és megoldások kvantumismétlőkkel

Fotonveszteség: Mivel a fotonveszteség a kvantumkommunikáció egyik fő akadálya, a kvantumismétlők segítenek közbenső összefonódási kapcsolatok létrehozásával, csökkentve az egyes fotonok által megtett távolságot.
Hűség és dekoherencia: A kvantumismétlőknek meg kell őrizniük az általuk továbbított kvantumállapotok hűségét. Ez hibajavítási technikák alkalmazásával és nagy pontosságú összefonódott fotonforrások, például N-fotonkötegek használatával érhető el.
Méretezhetőség: Míg a korai kvantumismétlő kísérletek szerény távolságokon demonstrálták a funkcionalitást, a globális hálózatokra való skálázhatóság továbbra is kihívást jelent. A kvantumismétlők jövője megköveteli az anyagtudomány fejlődését, különösen a kvantummemóriát és az összefonódás-elosztó rendszereket.

8.3.2 Kvantumműholdak és globális kvantumkommunikáció

A kvantumműholdak egy másik kritikus elemet jelentenek a globális kvantumkommunikációs hálózat fejlesztésében. A földi kvantumhálózatokkal ellentétben, amelyek a légköri abszorpció és a szálcsillapítás miatt nagy távolságokon jelentős fotonveszteséget szenvednek, a kvantumműholdak kvantumjeleket továbbíthatnak az űrben, ahol a fotonveszteség nagy távolságokon minimális.

2016-ban Kína elindította a Micius műholdat, amely demonstrálta a műholdas QKD megvalósíthatóságát azáltal, hogy biztonságos kommunikációt hozott létre két földi állomás között, amelyeket több mint 1,200 kilométer választ el egymástól. Ez az úttörő kísérlet rávilágított arra, hogy a kvantumműholdak egy globális kvantumhálózat gerincét képezhetik.

Hibrid kvantum-műholdas hálózat

A kvantumkommunikáció ígéretes jövője a hibrid kvantumhálózatok létrehozásában rejlik, ahol a kvantumműholdak távolsági kapcsolatként szolgálnak a városok vagy országok között, míg a kvantumismétlők kezelik a városok közötti kapcsolatokat. Az ilyen hibrid hálózatok leküzdhetik a földi kvantumkommunikáció korlátait, miközben kihasználhatják a műholdas rendszerek sebességét és hatékonyságát.

Matematikai modell: Műholdas kvantumcsatorna-veszteség

A műholdas kvantumcsatorna vesztesége, amely a műhold és a földi állomás közötti távolságtól függ, a következő kifejezéssel modellezhető az ηsat\eta_{\text{sat}}ηsat átvitelre:

ηsat=(Dreceiver2H)2\eta_{\text{sat}} = \left( \frac{D_{\text{receiver}}}{2H} \right)^2ηsat=(2HDreceiver)2

Hol:

DreceiverD_{\text{receiver}}Dreceiver a vevőtávcső átmérője,
HHH a műhold magassága a Föld felszíne felett.

A HHH magasság növekedésével az átvitel csökken, ami befolyásolja a műholdas kapcsolat teljesítményét. Mivel azonban a szabad tér vesztesége sokkal alacsonyabb, mint az optikai szálakban, a kvantumműholdak ideálisak a távolsági kommunikációhoz.

Python szimuláció: műholdas QKD

Az alábbiakban egy Python szimuláció látható, amely egy kvantum műholdas kapcsolat átvitelét modellezi a műhold magasságának függvényében:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Funkció a műholdas áteresztés kiszámításához

def satellite_transmittance(H, D_receiver):

visszatérés (D_receiver / (2 * H))**2

# Magassági tartomány kilométerben (200 km-től 1000 km-ig)

Magasságok = NP.Linspace(200, 1000, 100)

# Vevő teleszkóp átmérője (méterben)

D_receiver = 1,5

# Számítsa ki az áteresztőképességet különböző magasságokhoz

transmittance_values = satellite_transmittance(magasság * 1000, D_receiver)

# Ábrázolja az áteresztőképességet a magasság függvényében

plt.plot(magasságok; transmittance_values; label='Műholdas áteresztés'; color='kék')

plt.xlabel('Műhold magassága (km)')

plt.ylabel('Áteresztőképesség')

plt.title('Quantum Satellite Link Transmittance vs Altitude')

plt.grid(Igaz)

plt.legend()

plt.show()

Ebben a szimulációban kiszámítjuk egy kvantum műholdas kapcsolat áteresztőképességét a műhold magassága alapján. Az eredmények azt mutatják, hogy a nagyobb magasságú műholdak alacsonyabb áteresztőképességgel rendelkeznek, amit nagyobb vevőteleszkópokkal vagy érzékenyebb detektorokkal kell kompenzálni.

8.3.3 Hibrid kvantum-klasszikus hálózatok

A kvantumhálózatok bővülésével nem fogják teljesen felváltani a klasszikus hálózatokat; ehelyett hibrid megközelítésre lesz szükség a klasszikus és a kvantumkommunikáció integrálásához. A hibrid kvantum-klasszikus hálózatokban a kvantumcsatornák kezelik a biztonságos kommunikációt, például a QKD-t, míg a klasszikus csatornák kezelik a tömeges adatátvitelt.

A hibrid hálózatok megvalósításának egyik fő kihívása a kvantum- és a klasszikus kommunikációs infrastruktúra közötti interoperabilitás biztosítása. Például a klasszikus útválasztókat, kapcsolókat és ismétlőket úgy kell beállítani, hogy zavartalanul kezeljék a kvantumállapotokat. Emellett a kvantum internetes protokollok (QIP) létrehozása kulcsfontosságú lesz a kvantuminformációk hibrid hálózaton keresztüli hatékony továbbításához.

8.3.4 A kvantumkommunikációs hálózatok jövőbeli alkalmazásai

A kvantumkommunikációs hálózatok folyamatos fejlődésével várhatóan számos úttörő alkalmazás jelenik meg:

Global Quantum Key Distribution (QKD): A kormányok, vállalatok és magánszemélyek közötti globális kommunikáció teljesen biztonságos, valós idejű titkosítása QKD protokollok használatával műholdas és száloptikai hálózatokon keresztül.
Quantum Cloud Computing: Biztonságos, elosztott kvantum-számítástechnika egy globális hálózaton, ahol a kvantumadatok biztonságosan továbbíthatók a különböző földrajzi régiókban található kvantumprocesszorok között.
Quantum-Secure Internet: A kvantumbiztonságos internet végpontok közötti titkosítást biztosítana minden online kommunikációhoz, hatékonyan védve az adatokat még a legerősebb jövőbeli kvantumszámítógépekkel szemben is.
Quantum-Safe Blockchain: A kvantumkommunikációs hálózatokkal továbbfejlesztett blokklánc-technológiák ellenállóvá tehetők a jövő kvantumszámítógépeinek támadásaival szemben, biztosítva a decentralizált pénzügyi rendszerek hosszú távú biztonságát.

8.3.5 Következtetés: A kvantum jövő felé

A kvantumkommunikációs hálózatok jövője fényes, és forradalmasíthatja a globális adatátvitelt, biztonságot és számítást. Az olyan kulcsfontosságú kihívások leküzdésével, mint a fotonveszteség, a csatornazaj és a skálázhatóság, a kvantumismétlők, a műholdak és a hibrid kvantum-klasszikus hálózatok kikövezik az utat a valóban globális kvantumkommunikációs infrastruktúra előtt.

A kutatás és a technológia fejlődésével a kvantuminternet lehetősége már nem távoli álom, hanem elérhető valóság. Ez a következő generációs kommunikációs hálózat lehetővé teszi az iparágak, a kormányok és az egyének számára, hogy páratlan biztonsággal kommunikáljanak, megalapozva a digitális összekapcsoltság új korszakát.

Ezzel zárul a 8. fejezet harmadik alfejezete, amely a kvantumkommunikációs hálózatok jövőbeli kilátásaira összpontosít.

9. fejezet: Fotonküszöbelő rendszerek programozása és szimulációja

9.1 Kódstruktúrák fotondetektálási szimulációkhoz

A fotondetektálási szimulációk elengedhetetlenek a kvantumoptikában és a kvantuminformáció-feldolgozásban, különösen olyan rendszerek fejlesztésekor, amelyek fotonküszöbölési technikákat, fotonszámlálást és kvantumkommunikációs protokollokat, például kvantumkulcs-elosztást (QKD) tartalmaznak. Ezeknek a szimulációknak a kódstruktúráinak tervezése megköveteli mind a fotondetektálás elméleti alapjainak, mind a dinamikus rendszerben a fotonok, a zaj és a küszöbértékek viselkedését modellező algoritmusok megvalósításának gyakorlati szempontjait.

Ebben a fejezetben feltárjuk a fotondetektálási szimulációk alapvető elemeit, bemutatunk Python alapú kódstruktúrákat, és útmutatást adunk a fotonszámlálás és küszöbérték szimulálásához különböző kvantumalkalmazásokban. Ez a rész elméleti magyarázatokat, gyakorlati kódpéldákat és a fotonalapú kvantumrendszerek szimulációs eredményeit tartalmazza.

9.1.1 A fotondetektálási mechanizmusok áttekintése

A kvantumoptikai rendszerekben a fotondetektálási mechanizmusok fotonszám-feloldó detektorok (PNRD-k), szupravezető nanohuzalos egyfoton-detektorok (SNSPD-k) és fotosokszorozó csövek (PMT-k) kombinációjára támaszkodnak. Ezek a detektorok jellemzően az egyes fotonok érkezése alapján állítanak elő jeleket, bizonyos rendszerek adaptív fotonküszöböt használnak a zajos körülmények közötti észlelés optimalizálására.

A fotondetektálási folyamat modellezhető Poisson-folyamatként gyenge fotonforrásokra, vagy binomiális folyamatként specifikus fotonkibocsátó forrásokra, például N-fotonkötegekre. A küszöbérték-meghatározási folyamat magában foglalja egy cutoff érték beállítását, amely meghatározza, hogy az észlelt jel megfelel-e egy érvényes fotonnak, vagy zajként el kell-e dobni.

Képlet: Fotondetektálás valószínűsége

A kkk fotonok időintervallumon belüli detektálásának valószínűségét reprezentáló Poisson-eloszlás esetén a detektálás valószínűsége:

P(k; λ)=λke−λk! P(k; \lambda) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}P(k; λ)=k!λke−λ

Hol:

kkk az észlelt fotonok száma,
λ\lambdaλ az átlagos fotonérkezési sebesség időintervallumonként.

Ez a képlet segít modellezni a fotonok véletlenszerű érkezését egy detektorba, amely kritikus eleme a fotonszámláló rendszerek szimulálásának.

9.1.2. A fotondetektálási szimulációk alapvető kódszerkezete

Először egy alapvető kódstruktúrát építünk fel, amely modellezi a fotondetektálást egy szimulált kvantumrendszerben. Ez a struktúra lehetővé teszi számunkra, hogy szimuláljuk a fotonok érkezését, megszámoljuk az észlelt fotonok számát, és egy egyszerű küszöbérték-mechanizmust valósítsunk meg.

Python példa: Fotondetektálás szimulációja

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Funkció a fotondetektálás szimulálására

def photon_detection_simulation(avg_photon_rate, time_intervals, detection_threshold):

# Poisson által elosztott foton érkezések minden időintervallumra

photon_counts = np.random.poisson(avg_photon_rate, time_intervals)

# Küszöbérték alkalmazása: Csak a küszöbérték feletti észleléseket számolja

detected_photons = photon_counts[photon_counts >= detection_threshold]

visszatérő photon_counts, detected_photons

# A szimuláció paraméterei

avg_photon_rate = 5 # Átlagos fotonszám intervallumonként

time_intervals = 1000 # Időintervallumok száma

detection_threshold = 3 # Minimális fotonszám az érvényes detektáláshoz

# Szimuláció futtatása

photon_counts, detected_photons = photon_detection_simulation(avg_photon_rate, time_intervals, detection_threshold)

# Telek eredmények

plt.hist(photon_counts; bins=range(0; max(photon_counts) + 1), alpha=0.7; label='Minden észlelés')

plt.hist(detected_photons; bins=range(0; max(photon_counts) + 1), alpha=0.7, label='Küszöbértékes észlelések')

plt.xlabel('Fotonszám')

plt.ylabel('Gyakoriság')

plt.title('Fotondetektálás küszöbértékkel')

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ebben a szimulációban:

Poisson-eloszlást használunk a fotonok véletlenszerű érkezésének modellezésére egy adott időintervallumban.
Küszöbértéket alkalmazunk egy bizonyos érték (ebben az esetben 3-as küszöbérték) alatti fotonszám eldobására.
A hisztogram megmutatja az összes detektált foton eloszlását azokkal szemben, amelyek megfelelnek a küszöbértéknek.

Főbb paraméterek:

avg_photon_rate: Az időintervallumonként érkező fotonok átlagos számát jelöli.
detection_threshold: A fotonok minimális száma, amely érvényes észlelésnek számít.

9.1.3 Fejlett fotondetektálási szimuláció zajjal és adaptív küszöbértékkel

Ezután kiterjesztjük az alapvető fotondetektálási szimulációt a zaj és az adaptív fotonküszöb beépítésére. A kvantumrendszerekben a zaj jellemzően a sötétszámból (a termikus zaj miatti téves észlelésekből), a háttérfényből vagy a detektorok tökéletlenségeiből ered. Az adaptív küszöbérték dinamikusan állítja be a küszöbértéket a zajszintek alapján, valós időben optimalizálva a fotonészlelést.

Képlet: Adaptív fotonküszöb

A fotondetektálás adaptív küszöbértéke TadaptiveT_{\text{adaptive}}Tadaptive a következőképpen modellezhető:

Tadaptive=α⋅Ssignal−β⋅NnoiseT_{\text{adaptive}} = \alpha \cdot S_{\text{signal}} - \beta \cdot N_{\text{noise}}Tadaptive=α⋅Ssignal−β⋅Nnoise

Hol:

SsignalS_{\text{signal}}Ssignal az észlelt foton jelerősség,
NnoiseN_{\text{noise}}Nnoise a becsült zajszint,
A α\alphaα és a β\betaβ hangolási paraméterek, amelyek a jel és a zaj érzékenységét szabályozzák.

Python-példa: Adaptív küszöbérték zajjal

piton

Kód másolása

# Fejlett fotondetektálási szimuláció zajjal és adaptív küszöbértékkel

def adaptive_photon_detection(avg_photon_rate, noise_rate, time_intervals, alfa, béta):

# Szimulálja a fotonszámot és a zajt

photon_counts = np.random.poisson(avg_photon_rate, time_intervals)

noise_counts = np.random.poisson(noise_rate, time_intervals)

# Jelerősség és zajbecslés

signal_strength = photon_counts - noise_counts

noise_level = noise_counts.átlag()

# Adaptív küszöb jel és zaj alapján

adaptive_threshold = alfa * signal_strength - béta * noise_level

# Adaptív küszöbérték alkalmazása

valid_detections = signal_strength[signal_strength >= adaptive_threshold]

photon_counts, noise_counts, valid_detections adaptive_threshold visszatérése

# A szimuláció paraméterei

avg_photon_rate = 5 # Átlagos fotonsebesség

noise_rate = 2 # Átlagos zajszint

time_intervals = 1000 # Időintervallumok száma

alfa = 0,8 # A jel hangolási paramétere

béta = 0,5 # A zaj hangolási paramétere

# Adaptív fotondetektálási szimuláció futtatása

photon_counts, noise_counts, valid_detections, adaptive_threshold = adaptive_photon_detection(avg_photon_rate; noise_rate, time_intervals, alfa, béta)

# Telek eredmények

plt.plot(range(time_intervals); adaptive_threshold; label='Adaptive Threshold'; color='green')

plt.hist(valid_detections; bins=range(0; max(photon_counts) + 1), alpha=0.7; label='Érvényes észlelések')

plt.xlabel('Időintervallum')

plt.ylabel('Fotonszám')

plt.title('Adaptív fotonküszöblés zajjal')

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a szimuláció a következőket mutatja be:

Zajszintek: A véletlenszerű zajszámlálás Poisson-eloszlásával modellezve.
Adaptív küszöbérték: Dinamikusan beállítja a fotonészlelési küszöböt a jel-zaj arány alapján.

Az ábra bemutatja, hogyan változik az adaptív küszöbérték az idő múlásával, és hogyan számolja a rendszer az érvényes észleléseket (a küszöbérték felett).

9.1.4. Fotondetektálási szimulációk kiterjesztése kvantumkommunikációra

A fotondetektálás számos kvantumkommunikációs protokoll középpontjában áll, beleértve a QKD-t, a kvantumteleportációt és a kvantumismétlőket. A fotondetektálás szimulációja ezekben a kontextusokban nemcsak a fotonok érkezésének és zajának pontos modellezését igényli, hanem az összefonódás, a kvantum-szuperpozíció és a dekoherencia kezelését is.

Alkalmazás: Fotondetektálás QKD protokollokban

A kvantumkulcs-eloszlásban (QKD), különösen az olyan protokollokban, mint a BB84, a fotondetektálási szimulációknak figyelembe kell venniük:

Foton polarizációs állapotok,
Lehallgatás észlelése hibaarányok alapján,
Kulcsgenerálási hatékonyság.

A QKD alapvető fotondetektálási szimulációjának kiterjesztéséhez szimulálhatjuk a foton polarizáció detektálását és kiszámíthatjuk a kvantum bithibaarányt (QBER).

Python kódbővítmény QKD szimulációhoz

piton

Kód másolása

def qkd_photon_detection_simulation(photon_polarizations, noise_level, detection_threshold):

# Szimulálja a foton polarizációk detektálását (pl. H, V, D, A)

photon_counts = np.random.poisson(photon_polarizations + noise_level)

# Észlelési küszöb alkalmazása

valid_detections = photon_counts[photon_counts >= detection_threshold]

# Kvantumbit-hibaarány (QBER) kiszámítása

qber = np.szum(photon_counts != photon_polarizations) / LEN(photon_polarizations)

visszatérési photon_counts, valid_detections, qber

# Példa szimuláció QKD-hez

photon_polarizations = np.array([0, 1, 0, 1, 1]) # Példa polarizációs szekvenciára (H=0, V=1)

noise_level = 0,2 # Alacsony zajszint

detection_threshold = 1 # Egyszerű küszöbérték a QKD-hez

# QKD szimuláció futtatása

photon_counts, valid_detections, qber = qkd_photon_detection_simulation(photon_polarizations, noise_level, detection_threshold)

print("QBER:"; qber)

9.1.5 Következtetés: Kódstruktúrák fejlett fotonszimulációkhoz

A fotondetektálási szimulációk számos kvantumtechnológia gerincét képezik, a kvantumoptikától a kvantumkommunikációs protokollokig, mint például a QKD. Az adaptív küszöbértékek, a zajmodellek és a fejlett technikák, például az összefonódáskezelés integrálásával nagyobb pontossággal és robusztussággal szimulálhatjuk a valós kvantumrendszereket.

A fotondetektálási szimulációk jövőbeli fejlesztése a skálázhatóságra, a valós idejű optimalizálásra és az összetettebb kvantumjelenségek beépítésére összpontosít a feltörekvő kvantumtechnológiák igényeinek kielégítése érdekében.

Ezzel lezárul a 9. fejezet első alfejezete, amely a fotondetektálási szimulációk kódszerkezeteire összpontosít.

9. fejezet: Fotonküszöbelő rendszerek programozása és szimulációja

9.2 Python és kvantum információfeldolgozó könyvtárak

A kvantum-számítástechnika és a kvantuminformáció-feldolgozás gyors fejlődése szükségessé tette speciális könyvtárak kifejlesztését a kvantumrendszerek szimulálására, modellezésére és megvalósítására. Ebben a szakaszban számos Python-alapú kódtárat fedezünk fel, amelyek kifejezetten kvantuminformáció-feldolgozáshoz, fotondetektálási szimulációkhoz és kvantumalgoritmusokhoz készültek. Ezek a kódtárak nemcsak a kvantumrendszerek szimulálására szolgáló eszközöket biztosítanak, hanem megkönnyítik a valós kvantumhardverek és a klasszikus számítástechnikai keretrendszerek integrációját is.

Az egyes könyvtárak legfontosabb funkcióinak ismertetése mellett gyakorlati példákat és kódrészleteket mutatunk be, amelyek bemutatják, hogyan használhatók ezek a könyvtárak fotondetektálási szimulációkhoz, kvantumkapu műveletekhez és más kvantumfeladatokhoz. Ez a fejezet hasznos referencia lesz azoknak a kutatóknak, fejlesztőknek és diákoknak, akik a Python kvantum-számítástechnikai képességeit kívánják kihasználni.

9.2.1. A kvantuminformáció-feldolgozáshoz használt Python-kódtárak áttekintése

Számos Python könyvtár jelent meg a kvantum-számítástechnikai szimulációk és a kvantuminformáció-feldolgozás lehetővé tétele érdekében. Az alábbiakban felsoroljuk és röviden ismertetjük a legszélesebb körben használt könyvtárakat:

Qiskit (Quantum Information Science Kit) - Az IBM által kifejlesztett Qiskit egy átfogó, nyílt forráskódú könyvtár a kvantum-számítástechnikához. Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kvantumáramköröket tervezzenek, szimuláljanak és valós kvantumhardveren futtassanak.
Cirq - A Google által kifejlesztett Cirq egy másik nagy teljesítményű kvantum-számítástechnikai könyvtár, amely a rövid távú kvantumszámítógépekre és a zajos kvantumrendszerek szimulációira összpontosít.
PennyLane – Egy kódtár, amely egyesíti a kvantum gépi tanulást a kvantumszámítástechnikával. A PennyLane kvantumonként differenciálható programozást tesz lehetővé, és úgy tervezték, hogy integrálja a kvantumalgoritmusokat a klasszikus gépi tanulási eszközökkel.
QuTiP (Quantum Toolbox in Python) - Sokoldalú könyvtár, amelyet nyílt kvantumrendszerek szimulálására terveztek. A QuTiP különösen alkalmas kvantumoptikához, kvantumáramkörökhöz és kvantumvezérlési szimulációkhoz.
Strawberry Fields - A Xanadu által kifejlesztett könyvtár folytonos-változó kvantumrendszerek szimulálására szolgál fotonikus áramkörök segítségével. Támogatja a kvantum gépi tanulási modellek fotonikus kvantumszámítástechnikával történő fejlesztését.
PyQuil – A Rigetti által kifejlesztett PyQuil egy nyílt forráskódú könyvtár kvantumprogramok tervezéséhez és futtatásához szimulátorokon és a Rigetti kvantumprocesszorain.

9.2.2 Qiskit: A kvantum-számítástechnika átfogó keretrendszere

A Qiskit az egyik legátfogóbb könyvtár a kvantum-számítástechnikához. Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kvantumáramköröket építsenek, kvantumalgoritmusokat futtassanak, és a felhőn keresztül csatlakozzanak az IBM kvantumszámítógépeihez. A fotondetektálási szimulációkhoz és más kvantumoptikai feladatokhoz a Qiskit alapvető eszközöket biztosít a kvantumrendszerek qubitekkel, kapukkal és mérésekkel történő modellezéséhez.

Példa: Kvantumáramkör létrehozása és szimulálása a Qiskitben

piton

Kód másolása

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute

# Hozzon létre egy egyszerű kvantumáramkört 2 qubittel

qc = Kvantumáramkör(2)

# Hadamard-kapu alkalmazása a 0. qubitre szuperpozíció létrehozásához

QC.H(0)

# CNOT kapu alkalmazása a qubit 0 és az 1. qubit összekuszálásához

qc.cx(0, 1)

# Mérje meg mindkét qubitet

qc.measure_all()

# Szimulálja az áramkört a QASM szimulátor segítségével

szimulátor = Aer.get_backend('qasm_simulator')

feladat = végrehajtás(qc, szimulátor, lövések=1024)

eredmény = job.result()

# Az eredmények kinyomtatása

darabszám = result.get_counts()

print("Mérési eredmények:"; darabszám)

# Vizualizálja a kvantumáramkört

qc.draw(kimenet='mpl')

Ez a példa egy egyszerű kvantumáramkör létrehozását mutatja be, amely a Hadamard- és a CNOT-kapu használatával összefonódást hoz létre két qubit között. Az Aer háttérrendszer szimulálja az áramkört, és 1024 felvétel (szimuláció) után visszaadja a mérési eredményeket. Az eredmény a mérési eredmények hisztogramjaként jelenik meg.

9.2.3 Cirq: Kvantum-számítástechnika, különös tekintettel a zajra és a rövid távú eszközökre

A Cirq egy Python könyvtár, amelyet a Google fejlesztett ki kvantumáramkörök szimulálására, különösen azokra, amelyek NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) eszközöket céloznak meg . A Cirq kiválóan szimulálja a kvantumrendszereket zajjal, így ideális a valós kvantumalgoritmusok zajos környezetben történő teszteléséhez.

Példa: zajos kvantumáramkör szimulálása cirq-ban

piton

Kód másolása

Cirq importálása

# Hozzon létre két qubitet

qubit_0, qubit_1 = cirq. LineQubit.tartomány(2)

# Hozzon létre egy egyszerű kvantumáramkört

áramkör = cirq. Áramkör(

körlevél. H(qubit_0), # Hadamard-kapu alkalmazása a 0. qubitre

körlevél. CNOT(qubit_0, qubit_1), # CNOT alkalmazása összefonódás létrehozásához

cirq.measure(qubit_0), # Mindkét qubit mérése

cirq.measure(qubit_1)

)

# Adjon hozzá zajt az áramkörhöz amplitúdócsillapítással

noise_model = cirk. NoiseModel.from_noise_model_like(cirq.amplitude_damp(0.1.)

noisy_simulator = cirk. DensityMatrixSimulator(zaj=noise_model)

# Szimulálja a zajos áramkört

eredmény = noisy_simulator.run(áramkör; ismétlések=1000)

# Az eredmények kinyomtatása

print("Zajos mérési eredmények:"; eredmény)

# Vizualizálja a kvantumáramkört

nyomtatás (áramkör)

Ebben a példában egy kvantumáramkört szimulálunk amplitúdócsillapító zajjal a Cirq DensityMatrixSimulator használatával. Az amplitúdócsillapítás energiaveszteséget jelent, amely a kvantumrendszerekben gyakori zajtípus. Ez a szimuláció segít tesztelni, hogyan működik az áramkör zajos körülmények között.

9.2.4 QuTiP: Kvantumoptika és fotondetektálás szimulálása

A QuTiP-t (Quantum Toolbox in Python) széles körben használják kvantumoptikai rendszerek, például fotondetektálás, kvantumharmonikus oszcillátorok és üreg-QED rendszerek szimulálására. Eszközöket biztosít a kvantumállapotok, a Hamilton-egyenletek és a Lindblad mesteregyenletek modellezéséhez nyílt kvantumrendszerekhez.

Példa: fotondetektálás kvantumüregben QuTiP használatával

piton

Kód másolása

Qutip importálási alapon, mesolve, destroy, tensor

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

Numpy importálása NP-ként

# Paraméterek

N = 10 # Fotonállapotok száma

kappa = 0,1 # Foton bomlási sebesség

tlist = np.linspace(0, 25, 100) # Időtartomány

# Hozzon létre kvantumoperátorokat az üreg módhoz

a = destroy(N) # Megsemmisítési operátor

initial_state = basis(N, 1) # Kezdj egy fotonnal

# Hamiltonian: egyszerű harmonikus oszcillátor

H = a.dag() * a

# Összeomlás operátor (foton veszteség)

c_ops = [np.sqrt(kappa) * a]

# Oldja meg a mesteregyenletet

eredmény = mesolve(H, initial_state, tlist, c_ops, [a.dag() * a])

# Ábrázolja a fotonszámot az idő függvényében

PLT.PLOT(tlist; eredmény.vár[0])

plt.xlabel('Idő')

plt.ylabel('Fotonszám')

plt.title("Fotonbomlás egy kvantumüregben")

plt.show()

Ez a kód egyetlen foton bomlását szimulálja egy kvantumüregben a QuTiP mesolve függvényével, amely megoldja a Lindblad főegyenletet nyílt kvantumrendszerekre. Az eredmény azt mutatja, hogy a fotonszám idővel csökken az üregben lévő fotonveszteség miatt.

9.2.5 PennyLane: A kvantum-számítástechnika és a gépi tanulás kombinálása

A PennyLane egy hibrid kódtár, amely a kvantumszámítástechnikát gépi tanulással ötvözi. Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kvantumcsomópontokat határozzanak meg, és integrálják őket olyan klasszikus gépi tanulási keretrendszerekkel, mint a PyTorch és a TensorFlow.

Példa: Egyszerű kvantumneurális hálózat PennyLane-nel

piton

Kód másolása

Pennylane importálása QML-ként

Pennylane-ből Numpy importálása NP-ként

# 2 qubites eszköz definiálása

dev = qml.device('default.qubit', vezetékek=2)

# Kvantum csomópont

@qml.qnode(dev)

def quantum_circuit(súlyok):

QML. RX(súlyok[0]; vezetékek=0)

QML. RY (súlyok[1]; vezetékek=1)

QML. CNOT(vezetékek=[0; 1])

A qml.expval(qml. PauliZ(1))

# Véletlenszerű súlyok

súlyok = np.random.randn(2)

# Hajtsa végre a kvantumáramkört

eredmény = quantum_circuit(súlyok)

print(f"Kvantumneurális hálózati kimenet: {eredmény}")

Ez a kód bemutatja a kvantumáramkörök és a gépi tanulás integrációját egy egyszerű kvantumcsomópont PennyLane-ben való meghatározásával. A kvantumáramkört a súlyok bemenete paraméterezi, amely egy kvantumklasszikus hibrid modellben optimalizálható olyan alkalmazásokhoz, mint a kvantum gépi tanulás.

9.2.6 Következtetés: A Python felhasználása kvantuminformáció-feldolgozáshoz

A Python a kvantuminformáció-feldolgozás vezető nyelvévé vált egyszerűsége, sokoldalúsága és hatékony kódtárai miatt, amelyek mind a szimulációt, mind a valós kvantumhardvert támogatják. Akár kvantumoptikai rendszereket szimulál a QuTiP-vel, akár kvantumalgoritmusokat tervez a Qiskit és a Cirq segítségével, vagy hibrid kvantum-klasszikus modelleket fejleszt a PennyLane segítségével, a Python hozzáférhető platformot biztosít a kvantum-számítástechnika élvonalbeli kutatásához.

A következő alfejezetben Monte Carlo szimulációkat fogunk megvizsgálni fotondetektáláshoz és adaptív érzékelő rendszerekhez, kihasználva a Python erejét a kvantumoptika nagy pontosságú szimulációihoz.

9. fejezet: Fotonküszöbelő rendszerek programozása és szimulációja

9.3 Monte Carlo szimulációk adaptív fotonérzékeléshez

A Monte Carlo szimulációk hatékony eszközök a kvantumrendszerek modellezéséhez és elemzéséhez, különösen a fotondetektálás és az adaptív fotonérzékelés terén. Ezek a szimulációk véletlenszerű mintavételezést használnak az összetett valószínűségi folyamatok közelítésére, így kiválóan alkalmasak a kvantumzaj, a fotonérkezési statisztikák és az észlelési küszöbértékek értékelésére. Az adaptív fotonérzékelés összefüggésében a Monte Carlo módszerek felhasználhatók véletlenszerű fotonérkezések, zajhatások és az adaptív küszöbértékek viselkedésének modellezésére az idő múlásával a fotondetektálás pontosságának optimalizálása érdekében.

Ez a rész a Monte Carlo szimulációk megvalósítására összpontosít a fotonérzékelés összefüggésében, elméleti modelleket és gyakorlati kódpéldákat egyaránt beleértve. A cél az, hogy az olvasók számára robusztus keretet biztosítson a fotondetektáló rendszerek szimulálásához és optimalizálásához kvantumérzékelő alkalmazásokban.

9.3.1 Bevezetés a kvantumérzékelés Monte Carlo-módszereibe

A kvantumrendszerekben a fotonok érkezési és detektálási folyamatai eredendően valószínűségiek. Például a detektorhoz egy adott időablakban érkező fotonok száma Poisson-eloszlást követ, míg a zaj és a háttérsugárzás további bizonytalanságot okoz. A Monte Carlo szimulációk lehetővé teszik számunkra, hogy modellezzük ezeket a véletlenszerű folyamatokat nagyszámú észlelési esemény szimulálásával és a szimulált adatok statisztikai átlagainak kiszámításával.

A Monte Carlo módszerek különösen hasznosak az adaptív fotonküszöbökben , mivel lehetővé teszik számunkra, hogy optimalizáljuk az észlelési küszöbértékeket a zajos bemenet alapján, dinamikusan módosítva a küszöbértéket az észlelési hatékonyság maximalizálása érdekében.

Képlet: Poisson-eloszlás a foton érkezéséhez

A Poisson-eloszlás a P(k; λ)P(k; \lambda)P(k; λ) a KKK-fotonok detektálása egy bizonyos időintervallumon belül, átlagos fotonérkezési arány mellett λ\lambdaλ:

P(k; λ)=λke−λk! P(k; \lambda) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}P(k; λ)=k!λke−λ

Hol:

kkk az észlelt fotonok száma,
λ\lambdaλ az átlagos fotonérkezési sebesség intervallumonként.

A Monte Carlo szimulációk ezt az eloszlást használják véletlenszerű fotonszámok generálására minden időintervallumra, modellezve a fotonok érkezésének sztochasztikus természetét.

9.3.2. Alapvető Monte Carlo szimuláció fotondetektáláshoz

Ebben a részben az alapvető fotondetektálási folyamat szimulálásával kezdjük Monte Carlo megközelítéssel. Feltételezünk egy Poisson-eloszlású fotonérkezési folyamatot, nagyszámú észlelési eseményt szimulálunk, és kiszámítjuk az észlelési statisztikákat.

Python kód példa: Alapvető Monte Carlo szimuláció fotondetektáláshoz

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Monte Carlo szimuláció futtatására szolgáló funkció fotondetektáláshoz

def monte_carlo_photon_detection(lambda_photon, num_intervals, detection_threshold):

# Generáljon véletlenszerű fotonszámokat a Poisson-eloszlás segítségével

photon_counts = np.random.poisson(lambda_photon, num_intervals)

# Az észlelési küszöbérték alkalmazása

detected_photons = photon_counts[photon_counts >= detection_threshold]

# Számítsa ki az észlelési hatékonyságot

detection_efficiency = hossz(detected_photons) / num_intervals

visszatérő photon_counts, detected_photons detection_efficiency

# A szimuláció paraméterei

lambda_photon = 5 # Átlagos foton érkezési arány

num_intervals = 10000 # A szimulálandó időintervallumok száma

detection_threshold = 3 # A fotondetektálás küszöbértéke

# Futtassa a Monte Carlo szimulációt

photon_counts, detected_photons, detection_efficiency = monte_carlo_photon_detection(lambda_photon, num_intervals, detection_threshold)

# Az eredmények megjelenítése

print(f"Észlelési hatékonyság: {detection_efficiency:.2f}")

# Ábrázolja a fotonok számának hisztogramját

plt.hist(photon_counts; bins=range(0; max(photon_counts) + 1), alpha=0.75, label='Photonszám')

plt.axvline(x=detection_threshold; color='r', linestyle='--', label='Threshold')

plt.xlabel('Fotonszám')

plt.ylabel('Gyakoriság')

plt.title("A fotondetektálás monte-carlói szimulációja")

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

A kód magyarázata:

A függvény véletlenszerű fotonszámokat generál minden intervallumhoz monte_carlo_photon_detection a Poisson-eloszlás segítségével.
Detektálási küszöbértéket alkalmaznak a küszöbérték alatti fotonszám elvetésére.
Az észlelési hatékonyságot azon időintervallumok törtrészeként számítják ki, ahol a fotonszám meghaladja a küszöbértéket.

Ebben a példában egy hisztogramot használunk a fotonszámok eloszlásának megjelenítésére. A piros vonal az észlelési küszöbértéket jelöli.

9.3.3 Monte Carlo szimuláció adaptív fotonküszöböléshez

Most kiterjesztjük az alapszimulációt az adaptív fotonküszöbök modellezésére. Az adaptív érzékelő rendszerekben az észlelési küszöböt dinamikusan állítják be a zajszintek és a valós idejű fotonérkezési statisztikák alapján. Ez lehetővé teszi a jobb fotondetektálást zajos környezetben azáltal, hogy a rendszert úgy hangolja, hogy optimalizálja a jelérzékelést, miközben minimalizálja a hamis pozitív eredményeket.

Képlet: Adaptív küszöbérték-számítás

A TadaptiveT_{\text{adaptive}}Tadaptive adaptív küszöb a fotonjel és a zaj függvényében modellezhető:

Tadaptív(t)=α⋅S(t)−β⋅N(t)T_{\text{adaptív}}(t) = \alfa \cdot S(t) - \béta \cdot N(t)Tadaptív(t)=α⋅S(t)−β⋅N(t)

Hol:

S(t)S(t)S(t) a foton jelerőssége a ttt időpontban,
N(t)N(t)N(t) a zajszint a ttt időpontban,
α\alphaα és β\betaβ olyan paraméterek, amelyek a jel és a zaj érzékenységét szabályozzák.

Python-kódpélda: Monte Carlo-szimuláció adaptív küszöbértékkel

piton

Kód másolása

# Monte Carlo szimuláció adaptív foton küszöböléshez

def monte_carlo_adaptive_threshold(lambda_photon, noise_level, num_intervals, alfa, béta):

# Generáljon véletlenszerű fotonszámot és zajt a Poisson-eloszlás segítségével

photon_counts = np.random.poisson(lambda_photon, num_intervals)

noise_counts = np.random.poisson(noise_level, num_intervals)

# Számítsa ki az adaptív küszöböt a foton jel és a zaj alapján

adaptive_threshold = alfa * photon_counts - béta * noise_counts

# Alkalmazzon adaptív küszöböt a fotonok észlelésére

detected_photons = photon_counts[photon_counts >= adaptive_threshold]

# Számítsa ki az észlelési hatékonyságot

detection_efficiency = hossz(detected_photons) / num_intervals

visszatérés photon_counts, noise_counts, detected_photons, adaptive_threshold, detection_efficiency

# A szimuláció paraméterei

lambda_photon = 5 # Átlagos foton érkezési arány

noise_level = 2 # Átlagos zajszint

num_intervals = 10000 # Időintervallumok száma

alfa = 0,9 # Érzékenység a foton jelre

béta = 0,5 # Zajérzékenység

# Futtassa a Monte Carlo szimulációt adaptív küszöbértékkel

photon_counts, noise_counts, detected_photons, adaptive_threshold, detection_efficiency = monte_carlo_adaptive_threshold(

lambda_photon, noise_level, num_intervals, alfa, béta

)

# Az eredmények megjelenítése

print(f"Észlelési hatékonyság adaptív küszöbértékkel: {detection_efficiency:.2f}")

# Az eredmények ábrázolása

plt.plot(range(num_intervals); adaptive_threshold; label='Adaptive Threshold'; color='zöld')

plt.xlabel('Időintervallum')

plt.ylabel('Adaptív küszöbérték')

plt.title("Az adaptív fotonküszöblés Monte Carlo-szimulációja")

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

A kód magyarázata:

Mind a fotonszámot, mind a zajt Poisson-eloszlások segítségével generáljuk.
Az adaptív küszöböt dinamikusan számítják ki a fotonjel és a zajszint alapján.
Az adaptív küszöbértéket meghaladó fotonszámok érvényes észlelésnek minősülnek, és kiszámítják az észlelés hatékonyságát.

Ez a szimuláció bemutatja, hogy az adaptív fotonküszöb hogyan javítja a fotonészlelési teljesítményt azáltal, hogy valós időben állítja be a küszöbértéket, alkalmazkodva a változó zajviszonyokhoz.

9.3.4 Monte Carlo szimulációk kvantumkulcs-elosztásban (QKD)

A Monte Carlo módszerek rendkívül értékesek a kvantumkulcs-elosztási (QKD) rendszerek szimulálásában is , ahol a fotondetektálás kritikus szerepet játszik a biztonságos kriptográfiai kulcsok létrehozásában. A QKD protokollokban, mint például a BB84, a Monte Carlo szimulációk felhasználhatók a foton érkezésének, zajának és észlelési hibáinak modellezésére a kulcsgenerálás és a biztonság optimalizálása érdekében.

Python kód példa: Monte Carlo szimuláció QKD foton detektáláshoz

piton

Kód másolása

def qkd_monte_carlo_simulation(photon_polarizations, noise_level, detection_threshold, num_intervals):

# Generáljon véletlenszerű fotonszámokat polarizáció és zaj alapján

photon_counts = np.random.poisson(photon_polarizations, num_intervals)

noise_counts = np.random.poisson(noise_level, num_intervals)

# Alkalmazzon észlelési küszöbértéket a kombinált foton- és zajszámra

detected_photons = photon_counts[photon_counts >= detection_threshold]

# Kvantumbit-hibaarány (QBER) kiszámítása

qber = np.szum(photon_counts != photon_polarizations) / LEN(photon_polarizations)

visszatérési photon_counts, noise_counts, detected_photons, qber

# Példa paraméterek QKD szimulációhoz

photon_polarizations = np.array([0, 1, 0, 1, 1]) # Példa polarizációs szekvenciára

noise_level = 0,1 # Alacsony zajszint

detection_threshold = 1 # Egyszerű észlelési küszöb

num_intervals = 1000 # Időintervallumok száma

# Futtassa a QKD Monte Carlo szimulációt

photon_counts, noise_counts, detected_photons, qber = qkd_monte_carlo_simulation(

photon_polarizations, noise_level, detection_threshold, num_intervals

)

# Eredmények megjelenítése

print(f"QBER: {qber:.3f}")

Ebben a QKD szimulációban Monte Carlo módszereket használnak a fotonpolarizáció detektálásának modellezésére és a kvantumbit-hibaarány (QBER) becslésére. A QBER méri az észlelt fotonpolarizációk hibaarányát, és kritikus paraméter a QKD rendszer biztonságának értékeléséhez.

9.3.5 Következtetés: Monte Carlo módszerek a fotonérzékelés optimalizálására

A Monte Carlo szimulációk rugalmas és hatékony megközelítést kínálnak a fotondetektálás és az adaptív érzékelő rendszerek modellezéséhez. A véletlenszerű fotonérkezések, zajhatások és adaptív küszöbértékek szimulálásával optimalizálhatjuk a kvantumérzékelők és kommunikációs rendszerek, például a QKD teljesítményét. Ezek a szimulációk lehetővé teszik a kutatók és mérnökök számára, hogy hatékonyabb fotondetektáló rendszereket tervezzenek, javítsák a jel-zaj arányt és javítsák az általános észlelési pontosságot.

A következő fejezetben az adaptív kvantumérzékelő rendszerek feltárását zárjuk le a kvantumtechnológia jövőbeli irányainak, kihívásainak és várható innovációinak megvitatásával.

10. fejezet: Következtetés: Az adaptív kvantumérzékelés jövője

10.1 Várható innovációk a kvantumérzékelési technológiákban

A kvantumérzékelési technológiák számos területet forradalmasíthatnak, az orvosi képalkotástól és környezeti megfigyeléstől a kommunikációs és védelmi rendszerekig. Ahogy egyre mélyebbre hatolunk a kvantum-számítástechnika és a kvantumkommunikáció korszakában, egyre nyilvánvalóbbá válik, hogy a kvantumérzékelők páratlan pontosságot és érzékenységet biztosíthatnak. Ez a rész a kvantumérzékelési technológiákban az elkövetkező években várható legfontosabb innovációkat vizsgálja. Ezek az innovációk a könyvben feltárt alapfogalmakra épülnek, mint például az adaptív fotonküszöb, a fotonstatisztika és a fotondetektáló rendszerek.

Számos feltörekvő trend, beleértve az összefonódás-továbbfejlesztett érzékelést, a szuperfelbontású képalkotást és a kvantumállapotok használatát olyan új alkalmazásokban, mint a kvantumméréstechnika, azt ígéri, hogy átalakítja az érzékelési technológiákról való gondolkodásunkat és alkalmazásunkat.

10.1.1. Összefonódás-továbbfejlesztett érzékelés

A kvantumérzékelés egyik legmélyebb előnye abban rejlik, hogy képes kihasználni a kvantum-összefonódást, hogy meghaladja a mérés klasszikus határait. Az összefonódott kvantumállapotok, ahol az egyik részecske mérése befolyásolja egy másik állapotát, függetlenül a köztük lévő távolságtól, példátlan pontosságot tesznek lehetővé az érzékelők leolvasásában. Ezt a jelenséget olyan technológiákkal bizonyították, mint az összefonódással segített interferométerek, amelyek növelik a mérések pontosságát olyan területeken, mint a gravitációshullám-detektálás és az optikai spektroszkópia.

Képlet: Quantum Fisher-információk összefonódott állapotokhoz

A kvantumérzékelők pontosságát gyakran a kvantumhalász-információ (QFI) alapján mérik, amely kulcsfontosságú mérőszám a kvantumrendszerek érzékenységének meghatározásához. Összefonódott állapotok esetén a QFI lényegesen nagyobb, mint a klasszikus állapotoknál, növelve a rendszer érzékenységét:

FQ=4(⟨ψ′∣ψ′⟩−∣⟨ψ′∣ψ⟩∣2)\mathcal{F}_Q = 4 \left( \langle \psi' | \psi' \rangle - |\langle \psi' | \psi \rangle|^2 \right)FQ=4(⟨ψ′∣ψ′⟩−∣⟨ψ′∣ψ⟩∣2)

Hol:

FQ\mathcal{F}_QFQ a kvantumhalász információ,
∣ψ⟩|\psi\rangle∣ψ⟩ a rendszer kvantumállapota,
∣ψ′⟩|\psi' \rangle∣ψ′⟩ az állapot deriváltja a mérendő paraméterhez képest.

Az összefonódott fotonpárok használatával a kvantumérzékelők érzékenysége megközelítheti a Heisenberg-határt, ami akár másodfokú pontosságjavulást is jelenthet a klasszikus érzékelőkhöz képest. Ez a képesség újradefiniálhatja az olyan területeket, mint az orvosi képalkotás, ahol a biológiai szövetek apró különbségeinek kimutatása lehetővé teheti a betegségek korai diagnosztizálását.

10.1.2. Szuperfelbontású képalkotás és kvantumméréstechnika

A szuperfelbontású képalkotási technikák, amelyek meghaladják a klasszikus diffrakciós határt, várhatóan profitálnak a kvantumérzékelés fejlődéséből. A nem klasszikus fény, például a préselt fény vagy az N-fotonkötegek alkalmazásával ezek a rendszerek nagyobb felbontást érhetnek el a képalkotó alkalmazásokban, különösen olyan területeken, mint a csillagászat, a biológia és a mikroszkópia.

A kvantumméréstechnika, amely kvantumrendszereket használ a fizikai mennyiségek, például az idő, a gyorsulás és a mágneses mezők mérésére, egy másik terület, amely várhatóan gyors innovációt fog látni. Az optikai rácsórákon és atomi átmeneteken alapuló kvantumórák fejlesztése már a precíziós időmérés határait feszegeti.

Kódpélda: Kvantummérés szimulálása Fisher-információkkal

A kvantumméréstechnikában rejlő lehetőségek feltárásához szimulálhatjuk a Fisher-információkat egy kvantummetrológiai kísérlethez, ahol a cél egy fizikai paraméter (pl. mágneses mező) becslése kvantumállapotok segítségével.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Kvantumméréstechnikai paraméterek meghatározása

def quantum_fisher_information(Theta, psi, d_psi):

# Számítsa ki a kvantum Fisher információkat

qfi = 4 * (np.abs(np.dot(d_psi.conj(), d_psi)) - np.abs(np.dot(d_psi.conj(), psi))**2)

QFI visszatérése

# Kvantumállapot és származékának meghatározása a théta vonatkozásában

théta = np.linspace(0; np.pi; 100)

psi = np.exp(1j * théta)

d_psi = 1j * np.exp(1j * théta)

# Számítsa ki a Quantum Fisher információkat

qfi_values = quantum_fisher_information(théta, pszí, d_psi)

# Az eredmények ábrázolása

PLT.PLOT(Theta, qfi_values)

plt.xlabel('Theta')

plt.ylabel('Quantum Fisher információ (QFI)')

plt.title("QFI a kvantumméréshez")

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Magyarázat:

Ebben a szimulációban kiszámítjuk a kvantumhalász-információt (QFI) egy egyszerű kvantumállapotra, amely egy θ\thetaθ fizikai paramétertől függ, amely mágneses mezőt vagy fáziseltolódást képviselhet egy metrológiai kísérletben.
A θ\thetaθ beállításával megfigyelhetjük, hogyan változik a QFI, betekintést nyújtva a kvantumszenzor érzékenységébe.

10.1.3. Kvantumérzékelők környezeti és térinformatikai alkalmazásokhoz

A kvantumérzékelési technológiák várhatóan jelentős hatást gyakorolnak a környezeti megfigyelésre és a térinformatikai elemzésre is. Például a kvantumgraviméterek képesek észlelni a gravitációs mezők apró változásait, lehetővé téve a föld alatti struktúrák, például víztározók vagy ásványi lerakódások pontos feltérképezését. Hasonlóképpen, a kvantummagnetométerek és a kvantumgyorsulásmérők a földrengésészleléstől az űrkutatásig terjedő alkalmazásokban alkalmazhatók.

A Quantum DoLP (Degree of Linear Polarization) képalkotás fejlesztése, amint azt a 7. fejezetben tárgyaltuk, várhatóan előmozdítja a távérzékelési képességeket a csillagászati és térinformatikai alkalmazásokban, lehetővé téve az égitestek és a Föld felszínének nagyobb felbontású képalkotását.

10.1.4. Integrált fotonikus rendszerek és lapkára integrált kvantumérzékelés

A kvantumérzékelési technológiák egyik legizgalmasabb jövőbeli iránya a kvantumérzékelők fotonikus chipekkel való integrálása. Ezek a rendszerek mikroszkopikus szintre méretezhetők, lehetővé téve a chipre integrált kvantumérzékelőket az orvosbiológiai diagnosztikához, a kvantumkommunikációhoz és a viselhető kvantumeszközökhöz. A chipre integrált érzékelők profitálhatnak a szupravezető nanohuzal-detektorok és a fotonszám-feloldó detektorok fejlődéséből.

A fotonküszöbölési technikák kvantumfotonchipekbe történő integrálása javítani fogja a fotondetektálás hatékonyságát, különösen gyenge fényviszonyok között, tovább bővítve a kvantumérzékelés valós felhasználási eseteit.

Példa: Integrált fotonikus kvantumérzékelők modellezése

Az integrált fotonikus kvantumérzékelők hullámvezetőkre, nyalábelosztókra és kvantuminterferenciára támaszkodnak a kvantumállapotok észleléséhez. Szimulálhatunk egy chipen lévő fotonikus áramkört a Python alapvető optikai összetevőivel:

piton

Kód másolása

A scipy.constants függvényből importálja a c, h, k fájlokat

Numpy importálása NP-ként

# Paraméterek meghatározása fotonikus kvantumszenzor szimulációhoz

hullámhossz = 1550e-9 # A fotonikus jel hullámhossza (méterben)

frekvencia = c / hullámhossz # A fény frekvenciája (Hz)

photon_energy = h * frekvencia # Egyetlen foton energiája (Joule)

# Szimulálja az észlelés valószínűségét hullámvezetőben

def photon_detection_prob(intenzitás, hatékonyság):

Visszatérési intenzitás * Hatásfok

# Példa paraméterekre

intenzitás = np.linspace(0, 1, 100) # Jel intenzitás tartomány

hatékonyság = 0,9 # A fotonikus detektor érzékelési hatékonysága

# Számítsa ki az észlelési valószínűségeket

detection_probabilities = photon_detection_prob(intenzitás; hatásfok)

# Ábrázolási valószínűségek

PLT.PLOT(intenzitás; detection_probabilities)

plt.xlabel('Bemeneti intenzitás')

plt.ylabel('Fotondetektálási valószínűség')

plt.title("Fotondetektálási valószínűség egy lapkára integrált kvantumérzékelőben")

plt.grid(Igaz)

plt.show()

10.1.5. Kvantumérzékelők egészségügyi és orvosi alkalmazásokhoz

Az orvosi területen a kvantumérzékelők várhatóan jelentős előrelépést jelentenek az orvosi képalkotásban, az idegi aktivitás monitorozásában és a biológiai mező érzékelésében. A rendkívül gyenge mágneses mezők mérésére képes kvantumérzékelők, például az idegi aktivitás által keltett mágneses mezők, példátlan érzékenységgel és felbontással hordozzák magukban a nem invazív agymegfigyelési technikák, például a magnetoenkefalográfia (MEG) lehetőségét.

További várható innovációk közé tartozik a kvantumtovábbfejlesztett MRI (mágneses rezonancia képalkotás), ahol a kvantumérzékelők javítják a jel-zaj arányt, tisztább és részletesebb képeket téve lehetővé diagnosztikai célokra.

Következtetés

A következő évtized számos áttörést ígér a kvantumérzékelésben, az összefonódással továbbfejlesztett detektálástól kezdve a chipen belüli integrációig és a szuperfelbontású képalkotásig. Ezek az innovációk olyan kvantumérzékelőkhöz vezetnek, amelyek pontosság, felbontás és érzékenység tekintetében felülmúlják a klasszikus rendszereket, és alkalmazásokat találnak az egészségügyben, a környezeti megfigyelésben, a kommunikációban és az űrkutatásban. Ahogy a kvantumtechnológiák tovább fejlődnek, a fotonküszöblés, a kvantum Fisher-információ és a Monte Carlo-szimulációk döntő szerepet játszanak a kvantumérzékelő rendszerek képességeinek optimalizálásában és fejlesztésében.

10. fejezet: Következtetés: Az adaptív kvantumérzékelés jövője

10.2 Kihívások és jövőbeli kutatási irányok

Bár a kvantumérzékelési technológiák rendkívül ígéretesek, továbbra is számos kritikus kihívással kell foglalkozni, mielőtt széles körben elterjedhetnének. Ezek a kihívások az elméleti korlátoktól, a gyakorlati hardverkorlátoktól és a zajkezeléstől a méretezhetőségig és a klasszikus rendszerekkel való integrációig terjednek. Ahogy a kutatás tovább halad ezeken a területeken, ezen akadályok leküzdése meghatározza a kvantumérzékelési technológiák jövőbeli pályáját.

Ebben a részben feltárjuk a kvantumérzékelés területén felmerülő legsürgetőbb kihívásokat, és felvázoljuk azokat a lehetséges jövőbeli kutatási irányokat, amelyek áttörést jelentő innovációkat tehetnek lehetővé. Ezek közé tartoznak a hardverek megvalósításával, a kvantumzajjal és -dekoherenciával, a skálázhatósággal, a pontossággal és pontossággal, valamint a valós alkalmazásokba való gyakorlati integrációval kapcsolatos kihívások.

10.2.1. Hardveres kihívások: fotondetektálás és kvantumszenzor-integráció

A kvantumérzékelés egyik elsődleges technikai kihívása a megbízható és hatékony fotondetektálási technológiák kifejlesztésében rejlik. A jelenlegi hardvermegoldások, például a szupravezető nanohuzal-detektorok és a lavinafotodiódák jó teljesítményt nyújtanak, de olyan korlátoktól szenvednek, mint az alacsony hőmérsékleti követelmények, a korlátozott észlelési hatékonyság és a fotonszám-feloldó képesség.

A szupravezető nanohuzalos egyfotondetektorok (SNSPD-k) kiváló teljesítményt mutattak az észlelési hatékonyság és az időzítési felbontás szempontjából. A kriogén hűtés követelménye azonban sok alkalmazáshoz drágává és kivitelezhetetlenné teszi őket. A szobahőmérsékletű fotondetektorok kutatása, amelyek képesek fenntartani a nagy hatékonyságot, kritikus fontosságú a kvantumérzékelési technológiák széles körű elérhetővé tételéhez.

Kutatási irány: Szobahőmérséklet-detektorok fejlesztése

A jövőbeni kutatások a nagy hatékonyságú, alacsony zajszintű és a fotonszámok feloldására képes szobahőmérsékletű kvantumdetektorok kifejlesztésére összpontosítanak. Az anyagtudomány fejlődése, mint például a 2D-s anyagok, például a grafén és az átmenetifém-dikhalkogenidek használata lehetőséget kínál olyan új detektorok létrehozására, amelyek környezeti hőmérsékleten működnek. Ezek az innovációk kulcsfontosságúak lesznek a hordozható kvantumérzékelő eszközök számára.

10.2.2. Kvantumzaj és dekoherencia

A kvantumrendszerek természetüknél fogva törékenyek, és a környezeti zajra való érzékenységük jelentős akadályt jelent a valós alkalmazásokban. A kvantumzaj és a dekoherencia csökkentheti a kvantumérzékelők teljesítményét, csökkentheti a pontosságot és korlátozhatja a kvantummal továbbfejlesztett technikák, például a fotoncsomózás és az összefonódás-alapú érzékelés hasznosságát.

Különösen a dekoherencia – az a folyamat, amelynek során egy kvantumrendszer elveszíti koherenciáját és visszatér a klasszikus viselkedéshez – jelent félelmetes kihívást. Ez különösen igaz a környezetükkel kölcsönhatásba lépő nyílt kvantumrendszerekre, például az érzékelésre használt kvantumoptikai rendszerekre.

Képlet: Lindblad főegyenlet nyílt kvantumrendszerekhez

A dekoherencia kvantumszenzorokra gyakorolt hatásainak modellezéséhez gyakran használjuk a Lindblad mesteregyenletet, amely leírja egy kvantumrendszer fejlődését mind koherens dinamika, mind környezeti dekoherencia mellett:

dρdt=−iħ[H,ρ]+∑k(LkρLk†−12{Lk†Lk,ρ})\frac{d \rho}{dt} = -\frac{i}{\hbar} [H, \rho] + \sum_k \left( L_k \rho L_k^\tőr - \frac{1}{2} \{ L_k^\tőr L_k, \rho \} \right)dtdρ=−ħi[H,ρ]+k∑(LkρLk†−21{Lk†Lk,ρ})

Hol:

ρ\rhoρ a rendszer sűrűségmátrixa,
HHH a rendszer energiáját reprezentáló Hamilton-féle
LkL_kLk Lindblad operátorok képviselik a környezettel való kölcsönhatásokat.

A jövőbeli kutatásoknak a dekoherencia csökkentésére kell összpontosítaniuk a környezettől való elszigeteltség javításával és a kvantumérzékelők hibajavítási technikáival. Az eredetileg a kvantumszámítástechnikához kifejlesztett kvantumhiba-korrekciós kódok felhasználhatók a kvantumérzékelésben, hogy megőrizzék a kvantumállapotok koherenciáját a mérések során.

10.2.3. Méretezhetőség és gyakorlati megvalósítás

A kvantumérzékelő rendszerek méretezhetősége jelenleg korlátozott, különösen, ha olyan alkalmazásokat veszünk figyelembe, mint a kvantumképalkotás és a LiDAR-rendszerek nagyszabású térinformatikai elemzésekhez vagy autonóm járművekhez. Számos meglévő rendszert kis méretű laboratóriumi körülményekhez terveztek, és ezek gyakorlati alkalmazásra való adaptálása jelentős mérnöki kihívásokkal jár.

Kihívás: Kvantum LiDAR rendszerek méretezése

Az egyik fő kutatási irány a kvantum LiDAR (Light Detection and Ranging) rendszerek méretezése valós alkalmazásokhoz, például autonóm járművekhez és környezeti megfigyeléshez. Míg a klasszikus LiDAR rendszerek klasszikus fényforrásokra támaszkodnak, a kvantum LiDAR a fény kvantumtulajdonságait, például az összefonódást használja a nagyobb felbontás és az interferenciával szembeni ellenállás elérése érdekében.

A kvantum LiDAR-rendszerek skálázásához fejlesztésekre lesz szükség a következő területeken:

A fotonforrások integrálása stabil, nagy fényerejű kvantumfényforrások létrehozásához, amelyek különböző környezeti feltételek mellett működhetnek.
Fotondetektor-tömbök , amelyek egyszerre több fotont is képesek detektálni, lehetővé téve a nagy sebességű képrekonstrukciót.
Szoftveralgoritmusok , amelyek képesek kezelni a kvantum LiDAR rendszerek által generált nagy mennyiségű adatot, és valós idejű hibajavítást alkalmaznak.

10.2.4. Precizitás és pontosság az adaptív fotonérzékelésben

Az adaptív fotonküszöb-rendszerek nagy ígéretet jelentenek a fotondetektálás optimalizálásában, de a pontosság és pontosság biztosítása dinamikus, zajos környezetben továbbra is folyamatos kihívást jelent. Az egyik probléma a küszöbértékek valós idejű beállítása az ingadozó jel- és zajszintek alapján. Míg a Monte Carlo szimulációk hasznosnak bizonyultak ezeknek a rendszereknek a modellezéséhez, a gyakorlati megvalósításhoz olyan hardverre van szükség, amely gyorsan és hatékonyan képes alkalmazkodni a küszöbértékekhez.

Jövőbeli kutatások: valós idejű adaptív érzékelő algoritmusok

Az adaptív érzékelési algoritmusok kutatása a fotondetektálási küszöbértékek beállítására szolgáló valós idejű döntéshozatali folyamatok javítására összpontosít. Ez magában foglalja olyan kifinomultabb algoritmusok kifejlesztését, amelyek képesek kezelni a gyorsan változó környezeteket, és olyan fejlett technikákat tartalmaznak, mint a gépi tanulás és a megerősítő tanulás, hogy optimalizálják a küszöbérték-beállításokat az érzékelő visszajelzései alapján.

Ezeknek az algoritmusoknak nagy sebességgel kell működniük annak biztosítása érdekében, hogy az észlelés pontos maradjon, még akkor is, ha a jel-zaj arány ingadozik. Ezenkívül az adaptív érzékelés hardveres gyorsítása, például a helyszínen programozható kaputömbök (FPGA-k) használata elengedhetetlen lesz a valós idejű adaptív fotonküszöb-meghatározás megvalósíthatóságának biztosításához a nagy sebességű alkalmazásokban.

10.2.5. Integráció klasszikus rendszerekkel

A kvantumérzékelés egyik legnagyobb kihívása a kvantumérzékelők klasszikus rendszerekkel való integrálásában rejlik. Bár a kvantumérzékelők fokozott pontosságot és érzékenységet kínálnak, eredményeiket gyakran klasszikus számítástechnikai rendszereknek kell feldolgozniuk, értelmezniük és felhasználniuk. Ez a kvantumklasszikus interfész számos kihívást jelent, beleértve a kvantumadatok klasszikus számítógépekre történő átvitelét, valamint annak biztosítását, hogy a klasszikus rendszerek a kvantumérzékelők teljes kihasználásához szükséges pontossággal működjenek.

Példa: hibrid kvantum-klasszikus rendszerek

Hibrid kvantum-klasszikus rendszerekre lesz szükség olyan nagyszabású alkalmazásokhoz, mint a kvantummal továbbfejlesztett GPS vagy kvantumradar. Ezeknek a rendszereknek egyensúlyba kell hozniuk a klasszikus processzorok számítási képességeit a kvantumérzékelők érzékenységével.

A kvantum- és klasszikus rendszerek integrálása érdekében a jövőbeni kutatások a következőkre összpontosítanak:

Kvantum-klasszikus adatkonverziós technikák , amelyek minimalizálják a kvantuminformáció elvesztését a klasszikus rendszerekbe való átvitelkor.
Adatfúziós algoritmusok , amelyek a kvantumérzékelők adatait klasszikus bemenetekkel kombinálják az általános teljesítmény javítása érdekében.
Késleltetéscsökkentés a kvantumklasszikus interfészekben a valós idejű adatfeldolgozás biztosítása érdekében, különösen az olyan kritikus alkalmazásokban, mint a navigáció és a kommunikáció.

10.2.6. A jövő kutatási irányai: Kvantum gépi tanulás érzékeléshez

Ígéretes kutatási irány a kvantumérzékelés és a kvantum gépi tanulás (QML) metszéspontja. Mivel a kvantumérzékelők hatalmas mennyiségű adatot generálnak, az adatok hatékony feldolgozásának és értelmezésének képessége kritikus fontosságúvá válik. A kvantum gépi tanulási algoritmusok segíthetnek hasznos elemzések kinyerésében a kvantumadatokból, optimalizálva az érzékelők teljesítményét és javítva az észlelés pontosságát.

Példakód: Egyszerű kvantum gépi tanulás érzékelőadatokhoz

piton

Kód másolása

Pennylane importálása QML-ként

Pennylane-ből Numpy importálása NP-ként

# 2 qubites eszköz definiálása

dev = qml.device('default.qubit', vezetékek=2)

# Kvantumcsomópont kvantum gépi tanulási modellhez

@qml.qnode(dev)

def quantum_model(súlyok):

QML. RX(súlyok[0]; vezetékek=0)

QML. RY (súlyok[1]; vezetékek=1)

QML. CNOT(vezetékek=[0; 1])

A qml.expval(qml. PauliZ(1))

# Véletlenszerű súlyok edzéshez

súlyok = np.random.randn(2)

# A kvantum gépi tanulási modell futtatása

output = quantum_model(súlyok)

print(f"Kvantummodell kimenete: {output}")

Ebben a példában egy egyszerű kvantum gépi tanulási modellt mutatunk be a PennyLane, egy népszerű kvantum gépi tanulási kódtár használatával. A kutatás előrehaladtával az ehhez hasonló kvantumgépi tanulási modellek fontos szerepet játszanak majd a kvantumérzékelők teljesítményének javításában azáltal, hogy lehetővé teszik a prediktív elemzést és a valós idejű érzékelőoptimalizálást.

Következtetés

A fent vázolt kihívások leküzdése döntő fontosságú a kvantumérzékelési technológiák folyamatos fejlesztése és alkalmazása szempontjából. A fotondetektálás, a dekoherencia-csökkentés, a skálázhatóság, a pontosság és az integráció fejlődésével a kvantumérzékelők teljes mértékben kiaknázzák potenciáljukat az olyan forradalmasító iparágakban, mint az egészségügy, a kommunikáció, a térinformatikai elemzés és azon túl.

10. fejezet: Következtetés: Az adaptív kvantumérzékelés jövője

10.3 A fotonküszöbök integrálása kvantum-számítástechnikai architektúrákba

A fotonküszöbök integrálása a kvantum-számítástechnikai architektúrákba kulcsfontosságú előrelépést jelent a kvantumtechnológiák területén. Mivel a kvantum-számítástechnika egyre inkább a fotonikus qubitekre támaszkodik a nagyobb feldolgozási sebesség és a nagy távolságokra irányuló kommunikáció érdekében, a fotonküszöbök létfontosságúvá válnak a pontosság, a hibajavítás és az általános rendszerhatékonyság javítása érdekében. Az elsősorban a kvantumérzékelés és -kommunikáció összefüggésében kifejlesztett fotonküszöbölési technikák most már adaptálhatók a fotonalapú kvantumszámítás optimalizálására, a fotondetektálás, a hibaarányok és a rendszer méretezhetősége terén jelentkező kihívások kezelésére.

Ez a szakasz azt vizsgálja, hogy a fotonküszöbök hogyan integrálhatók a kvantum-számítástechnikai rendszerekbe, megvitatva annak potenciális szerepét a kvantumkapukban, a hibacsökkentésben és az N-foton logikai műveletek megvalósításában.

10.3.1. Fotonküszöbök kvantumkapukban és logikai műveletekben

A kvantumszámítástechnikában a fotonikus qubiteket (amelyeket gyakran a fotonok polarizációjában vagy fázisában kódolnak) kvantumkapukon keresztül dolgozzák fel műveletek végrehajtásához. Ahhoz, hogy ezek a kapuk hatékonyan működjenek, elengedhetetlen a fotonok megbízható detektálása, különösen a lineáris optikai kvantumszámítástechnikában (LOQC), ahol a kvantumkapukat lineáris optikai elemek, például nyalábelosztók és fázisváltók segítségével hajtják végre.

A fotonküszöbölés felhasználható a kvantumkapuk hatékonyságának javítására azáltal, hogy dinamikusan módosítja az észlelési küszöbértékeket a kvantumzajszintek és a beeső fotonok száma alapján. Például hangolási küszöbértékek alkalmazásával a rendszer szelektíven észlelheti az összefonódott vagy egymásra helyezett állapotok jelenlétét, csökkentve a téves észleléseket és javítva a kapuhűséget.

Képlet: Fotondetektálás valószínűsége kvantumkapukban

A fotonikus kvantumkapu sikere nagyban függ a pontos fotondetektálástól. A foton észlelésének valószínűsége PdetectP_{\text{detect}}Pdetect a következőképpen modellezhető:

Pdetect=1−exp(−η⋅nphotons)P_{\text{detect}} = 1 - \exp\left(-\eta \cdot n_{\text{photons}}\right)Pdetect=1−exp(−η⋅nphotons)

Hol:

η\etaη a kimutatás hatékonysága,
nphotonsn_{\text{photons}}nphotons a detektorba beeső fotonok száma.

A fotonküszöbölési technikák alkalmazásával optimalizálhatjuk ezt az észlelési hatékonyságot azáltal, hogy a nphotonsn_{\text{photons}}nphotonokat dinamikusan hangolható küszöbértékre állítjuk, amely figyelembe veszi a környezeti zajt vagy a jelinterferenciát. Ez biztosítja, hogy csak értelmes fotonesemények járuljanak hozzá a kvantumlogikai műveletekhez.

10.3.2. Hibacsökkentés és fotonküszöb kvantumhiba-javításhoz

A kvantum-számítástechnikai rendszerek rendkívül érzékenyek a dekoherencia és a kvantumzaj okozta hibákra, amelyek a kvantumállapotok félreértelmezéséhez vezethetnek. A kvantumhiba-javítás (QEC) úgy lett kialakítva, hogy a kvantuminformációk több qubiten keresztüli kódolásával, valamint a hibák észlelésére és kijavítására szolgáló műveletek alkalmazásával oldja meg ezt a problémát. A fotonikus kvantumszámítástechnikában azonban a hibák gyakran a hibás fotondetektálásból erednek, amely a fotonküszöb meghatározásával mérsékelhető.

A fotonküszöbölési technikák a hibajavító kódokkal, például a Shor vagy Steane kódokkal kombinálva jelentősen javíthatják a hibajavítási képességeket. Az észlelési küszöbértékek dinamikus beállításával a fotonküszöbök lehetővé teszik a rendszer számára, hogy megkülönböztesse a valódi qubitállapotokat és a zaj által kiváltott fotoneseményeket.

Példa: Hibajavítás megvalósítása küszöbértékkel

Vegyünk például egy hibajavító kódot, amelyben több qubit van kódolva egy logikai qubitbe. A fotonküszöbölés minden fizikai qubit detektálási mechanizmusára alkalmazható a hibás észlelések kiszűrésére. Adaptív küszöbérték alkalmazásával a hibajavító kód hatékonyabban azonosíthatja a kvantumzaj vagy a dekoherencia által okozott hibákat.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

# Példa hibajavításra foton küszöböléssel

def apply_threshold(photon_counts, küszöbérték):

visszatérési photon_counts >= küszöbérték

# Szimulálja a fotonszámlálást zajjal

photon_counts = np.random.poisson(5, 1000) # Átlagos fotonszám = 5

küszöb = 3 # 3-as küszöbérték alkalmazása

# Alkalmazzon foton küszöbértéket a hibacsökkentéshez

detected_photons = apply_threshold(photon_counts, küszöbérték)

# A hibajavítási logika alkalmazható detected_photons

error_rate = 1 - np.átlag(detected_photons)

print(f"Hibaarány küszöbérték után: {error_rate:.2f}")

Magyarázat:

A kód szimulálja a fotondetektálást a Poisson-eloszlású fotonszámokkal, és észlelési küszöbértéket alkalmaz.
A küszöbérték beállításával csökkenthetjük a hibaarányt, javítva a kvantum hibajavító algoritmusok általános teljesítményét.

10.3.3. N-foton logikai műveletek a kvantumszámítástechnikában

A fotonküszöbölés másik alkalmazása az N-foton logikai műveletek megvalósítása. Bizonyos kvantum-számítástechnikai architektúrákban többfoton-állapotokra van szükség bizonyos logikai kapuk végrehajtásához, különösen a mérésalapú kvantumszámítástechnikában, ahol klaszterállapotokat (összefonódott multifotonállapotokat) használnak.

Az N-fotonkötegek – összefonódott fotonok klaszterei – létrehozhatók és felhasználhatók több qubites műveletek végrehajtására. A fotonküszöbölés alkalmazható annak biztosítására, hogy csak a megfelelő számú fotont (N-fotont) tartalmazó kötegek detektálhatók és járuljanak hozzá a kvantumlogikai művelethez. A küszöbértéknek a kötegben lévő fotonok várható számára történő beállításával kiküszöbölhetők az egyes fotonok vagy zajok téves észlelései, növelve a kapuhűséget.

Képlet: N-foton detektálás kvantumlogikai kapukban

Egy kvantumlogikai kapuban lévő N-fotonköteg detektálási valószínűsége binomiális eloszlással modellezhető, ahol az összes NNN foton detektálásának sikere a detektálási hatékonyságtól függ η\etaη:

Pdetect(N)=η NP_{\text{detect}}(N) = \eta^NPdetect(N)=ηN

Ez a képlet szemlélteti a detektálás valószínűségének exponenciális bomlását a szükséges fotonok számának növekedésével. A fotonküszöb alkalmazásával a rendszer szelektíven növelheti pontosan N foton detektálási valószínűségét, javítva az N-foton logikai műveletek teljesítményét.

10.3.4. Fotonszám-feloldó detektorok (PNRD-k) és fotonküszöbök

A fotonküszöbök kvantum-számítástechnikai architektúrákba történő integrálásának egyik kulcsfontosságú eleme a fejlett fotonszám-feloldó detektorok (PNRD-k) kifejlesztése. Ezek a detektorok képesek megkülönböztetni a különböző számú fotonokat, lehetővé téve a finomszemcsés fotonszámlálást. Ez kritikus fontosságú az N-foton műveletek, a kvantumkapuk és az összefonódás-alapú protokollok sikeréhez.

A PNRD-k és az adaptív fotonküszöb-meghatározási technikák kombinálásával a kvantumszámítógépek elérhetik:

Nagyobb kapuhűség annak biztosításával, hogy a logikai műveletekhez a megfelelő számú fotont észlelje.
Továbbfejlesztett hibatűrés, mivel a rendszer képes kiszűrni azokat az eseményeket, amelyek a szükséges fotonküszöb alá esnek.
Skálázhatóság kvantumáramkörökben, mivel a hatékony fotondetektálás csökkenti az összetett kvantumkapukhoz szükséges többletterhelést.

Jövőbeli kutatás: A PNRD-k javítása adaptív küszöbértékkel

A jövőbeli kutatások a PNRD-k észlelési hatékonyságának és felbontásának javítására összpontosítanak, különösen a szupravezető nanohuzal-detektorok és az átmeneti élérzékelők összefüggésében. Ezenkívül a kutatás feltárja, hogyan lehet integrálni a fotonküszöb-technikákat a chipen lévő detektorokba, hogy lehetővé tegyék a skálázható kvantumarchitektúrákat, amelyek támogathatják a nagyszabású kvantumszámításokat.

10.3.5. Kvantum-klasszikus hibrid rendszerek és küszöboptimalizálás

A fotonküszöbök kvantum-számítástechnikai architektúrákba történő integrálásának másik kritikus szempontja a kvantum-klasszikus hibrid rendszerek fejlesztése. Ezek a rendszerek kombinálják a kvantumprocesszorok számítási teljesítményét a klasszikus optimalizálási algoritmusokkal, hogy valós időben módosítsák a fotondetektálási küszöbértékeket. A gépi tanulási és optimalizálási technikák kihasználásával ezek a hibrid rendszerek dinamikusan hangolhatják a fotonküszöböket az aktuális kvantumállapot vagy zajkörnyezet alapján, ezáltal javítva a kvantumszámítások általános teljesítményét.

A fotonküszöbölés szerepet játszhat a kvantummemória-rendszerekben is, ahol a kvantuminformációt fotonok segítségével tárolják és nyerik le. Az adaptív küszöbértékek alkalmazásával mind az írási, mind a visszakeresési fázisban a kvantum-klasszikus hibrid rendszerek minimalizálhatják a tökéletlen fotondetektálásból eredő hibákat.

Példakód: Machine Learning dinamikus küszöbértékekhez a kvantum-számítástechnikában

piton

Kód másolása

from sklearn.linear_model import LinearRegression

Numpy importálása NP-ként

# Minta fotondetektálási adatok generálása

NP.Random.mag(42)

photon_counts = np.random.poisson(5, 100) # Szimulált fotonok száma

noise_levels = np.random.normal(0, 1, 100) # Szimulált zajszintek

detection_thresholds = photon_counts + noise_levels # Szimulált adaptív küszöbértékek

# Lineáris modell betanítása az optimális küszöbértékek előrejelzéséhez

model = LinearRegression()

modell.illeszt(photon_counts.alak.alak(-1;1); detection_thresholds)

# Az új foton adatok optimális küszöbértékeinek előrejelzése

new_photon_data = np.tömb([6, 7, 8]).reshape(-1, 1)

predicted_thresholds = modell.predict(new_photon_data)

print("Új fotonadatok várható küszöbértékei:", predicted_thresholds)

Magyarázat:

Ebben a példában egy gépi tanulási modellt (lineáris regressziót) tanítunk be szimulált fotondetektálási adatok és zajszintek alapján az optimális észlelési küszöbértékek előrejelzéséhez.
Ez a hibrid megközelítés lehetővé teszi a kvantumklasszikus rendszerek számára, hogy valós idejű adatok alapján dinamikusan módosítsák a fotonküszöböket, optimalizálva az észlelési folyamatot.

Következtetés

A fotonküszöbök integrálása a kvantum-számítástechnikai architektúrákba magában hordozza annak lehetőségét, hogy jelentősen javítsa a fotonikus kvantumszámítógépek teljesítményét. Az adaptív küszöbérték-technikák, kvantumkapuk, hibajavító protokollok és N-foton logikai műveletek alkalmazásával nagyobb hűséget és csökkentett hibaarányt érhetnek el. A fotonszám-feloldó detektorok (PNRD-k), a kvantum-klasszikus hibrid rendszerek és a gépi tanulás optimalizálása kulcsfontosságú lesz a kvantum-számítástechnika ezen fejlesztéseiben rejlő lehetőségek teljes kiaknázásához.

A kvantumtechnológiák folyamatos fejlődésével a fotonküszöbök központi szerepet fognak játszani a kvantum-számítástechnikai rendszerek skálázhatóságával, pontosságával és hibacsökkentésével kapcsolatos kihívások leküzdésében.

Hivatkozások:

Fanglin Bao, Leif Bauer, Adrián E. Rubio López, Ziyi Yang, Xueji Wang és Zubin Jacob. "Photon Discerner: Adaptív kvantumoptikai érzékelés a lövési zajhatár közelében." New Journal of Physics 26, 073043 (2024). https://doi.org/10.1088/1367-2630/ad6584.

C. Gou, J. Xu, F. Wang, X. Hu. "Antibunched N-foton kötegek sötét állapotokból, ac Stark Shift segítségével." New Journal of Physics 26, 073046 (2024). https://doi.org/10.1088/1367-2630/ad6633.

J. C. Matthews, X.-Q. Zhou, H. Cable, P. Shadbolt, D. J. Saunders, G. A. Durkin, G. J. Pryde, J. L. O'Brien. "A gyakorlati kvantummérés felé fotonszámlálással." npj Quantum Information 2, 16023 (2016). https://doi.org/10.1038/npjqi.2016.23.

B. E. Kardynał, Z. L. Yuan, A. J. Shields. "Egy lavina-fotodióda alapú fotonszám-feloldó detektor." Nature Photonics 2, 425 (2008). https://doi.org/10.1038/nphoton.2008.51.

A. Divochiy, F. Marsili, F. Gaggero et al. "Szupravezető nanohuzal fotonszám-feloldó detektor távközlési hullámhosszakon." Nature Photonics 2, 302 (2008). https://doi.org/10.1038/nphoton.2008.101.

L. Knill, R. Laflamme, G. J. Milburn. "A lineáris optikával végzett hatékony kvantumszámítás sémája." Természet 409, 46 (2001). https://doi.org/10.1038/35051009.

N. T. Islam, et al. "Multi-foton detektálás hagyományos szupravezető nanohuzal egyfoton detektorral." Optika 4, 1534 (2017). https://doi.org/10.1364/OPTICA.4.001534.

Ezek a referenciák biztosítják a tudományos alapot a fotonfelismerő technológia, a kvantumérzékelés és azok kvantum LiDAR, kvantumkulcs-elosztás (QKD) és más kapcsolódó területeken történő alkalmazásához. A linkelt cikkekhez hozzáférhet a könyv alapjául szolgáló fogalmak részletesebb magyarázatához.

Techno realizmus

2024. október 25., péntek

Adaptív fotonküszöblés a kvantuminformációban és az érzékelésben: elmélet, megvalósítás és alkalmazások

Nincsenek megjegyzések:

Megjegyzés küldése