Techno realizmus: Kvantum LiDAR és foton megkülönböztetés: az érzékelés és a kommunikáció forradalmasítása

Kvantum LiDAR és foton megkülönböztetés: az érzékelés és a kommunikáció forradalmasítása

(Ferenc Lengyel)

(2024. október)

http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.34122.79044

Absztrakt:

A kvantumtechnológiák gyors fejlődése új lehetőségeket nyitott a kvantumérzékelés, a LiDAR, a radar és a kommunikáció területén. Ez a könyv feltárja a foton-megkülönböztetési technológia és az N-fotonköteg-kibocsátás élvonalbeli integrációját, előkészítve az utat a rendkívül adaptív és precíz kvantum LiDAR rendszerek számára. Az adaptív kvantum LiDAR, amely kihasználja a fotonfelismerő azon képességét, hogy dinamikus fotonküszöböléssel maximalizálja a Fisher-információkat, példátlan pontosságot kínál a gyenge optikai mező észlelésében, miközben jelentősen növeli a zajállóságot összetett termikus környezetekben. A sötét állapotokból származó N-fotonkötegek beépítésével ezek a rendszerek jelentős javulást ígérnek a felbontás és a zajcsökkentés terén, különösen a nagy zajszintű és nagy hatótávolságú alkalmazásokban, beleértve a kvantumradart is. Ez a könyv egy átfogó útmutató mind a szakemberek, mind a rajongók számára, elméleti alapokat, gyakorlati megvalósításokat és kiterjedt szimulációs kódokat kínál, elérhetővé téve a különböző szintű szakértelemmel rendelkező olvasók számára.

Kezdjük a fotonmegkülönböztetés, a kvantum LiDAR és a kvantumkommunikáció alapelveinek bemutatásával, folytatva gyakorlati megvalósításuk és valós alkalmazásuk feltárását. Az út során részletes magyarázatokat adunk az olvasóknak a matematikai modellekről, programozási példákról és grafikus vizualizációkról, hogy biztosítsuk ezeknek a feltörekvő kvantumtechnológiáknak az alapos megértését.

Tartalomjegyzék:

1. fejezet: Bevezetés a kvantumoptikai érzékelésbe és kommunikációba
1.1 Mi a kvantumérzékelés?1.2 A LiDAR és a radartechnológiák fejlődése1.3 A kvantummechanika szerepe a modern érzékelő rendszerekben1.4 Kvantumkommunikáció: biztonságos és nagy pontosságú átvitel

2. fejezet: A fotonfelismerő: technológia és alapok
2.1 A fotonküszöbölés alapelvei2.2 Fisher-információ: A pontosság maximalizálása kvantumrendszerekben2.3 Fotonfelismerés adaptív kvantumérzékeléshez2.4 Hardver és szoftver foton-megkülönböztető rendszerekhez

3. fejezet: Az N-fotonkötegek és szerepük a kvantumérzékelésben
3.1 Bevezetés az N-fotonkötegek kibocsátásába3.2 A multifotonállapotok elméleti keretei3.3 Antibunching és sötét állapotok a fotongenerációban3.4 Koherens multifotonforrások a kvantumkommunikációban

4. fejezet: A kvantum LiDAR és a kvantumradar alapjai
4.1 A kvantum LiDAR alapelvei: a klasszikustól a kvantumig4.2 Az adaptív érzékelés szerepe a LiDAR rendszerekben4.3 Kvantumradar: nagy zajszintű ellenálló rendszer4.4 Valós alkalmazások: az autonóm járművektől a katonai felhasználásig

5. fejezet: Fotonfelismerés adaptív kvantum LiDAR rendszerekben
5.1 A fotonfelismerés integrálása N-fotonkötegeléssel5.2 Fisher-információoptimalizálás kvantum LiDAR-ban5.3 Fotonküszöb és zajelnyomás termikus környezetben5.4 Adaptív érzékelő algoritmusok: gyakorlati megközelítés

6. fejezet: Fejlett szimulációs technikák kvantum LiDAR-hoz
6.1 Kvantum LiDAR szimulációs keretrendszer létrehozása Pythonban6.2 N-fotonköteg-kibocsátások modellezése MATLAB6.3-ban Fisher-információk megjelenítése kvantumrendszerekben6.4 Kvantum LiDAR rendszerek teljesítményelemzése

7. fejezet: Kvantumkommunikáció multifoton kötegekkel
7.1 Biztonságos kvantumkulcs-elosztás fotonfelismeréssel7.2 A kommunikáció javítása koherens multifotonforrásokon keresztül7.3 Kvantumhálózatok: LiDAR integrálása kommunikációs rendszerekkel7.4 Zajcsökkentés és jeloptimalizálás kvantumhálózatokban

8. fejezet: Az adaptív kvantum LiDAR valós alkalmazásai
8.1 Kvantum LiDAR az autonóm navigációban8.2 Alkalmazások az űrkutatásban és a távérzékelésben8.3 Kvantumradar: védelmi és felügyeleti rendszerek8.4 A kvantumképalkotás kilátásai az orvosi diagnosztikában

9. fejezet: A kvantum LiDAR és a kommunikációs rendszerek skálázásának kihívásai
9.1 Fotonveszteség és jelromlás a nagy hatótávolságú érzékelésben9.2 Robusztus multifotondetektorok tervezése nagy léptékű felhasználásra9.3 A sávszélesség és a teljesítmény korlátainak leküzdése kvantumhálózatokban9.4 A kvantumkulcs-elosztás és a biztonságos hálózatok méretezése

10. fejezet: A jövő irányai és a kialakulóban lévő trendek
10.1 A kvantumfölényhez vezető út az érzékelésben10.2 Az univerzális kvantum LiDAR felé a kereskedelmi alkalmazásokban
10.3 A LiDAR-on túl: új határok a kvantumérzékelésben és -képalkotásban10.4 A kvantumtechnológiák etikai megfontolásai és hatásai

Rövid magyarázat:

Ez a könyv úgy van felépítve, hogy holisztikus képet nyújtson a kvantum LiDAR-ról és a kommunikációs technológiákról, kezdve a kvantumérzékelés, a foton-megkülönböztetés és a multifoton-állapotok alapvető fogalmaival. Áttér ezeknek a technológiáknak a modern rendszerekbe történő integrálásának gyakorlati kérdéseire, részletes matematikai modelleket, programozási példákat és vizualizációkat kínálva. Minden fejezet az utolsóra épül, a valós alkalmazásokra összpontosítva, biztosítva, hogy a tartalom elméletileg megalapozott és gyakorlatilag alkalmazható legyen.

Az 1. fejezet a kvantumérzékelés bemutatásával mutatja be a terepet, felvázolva annak jelentőségét a kommunikációs és detektálási technológiákban.
A 2. fejezet a fotonok megkülönböztetésével foglalkozik, és az adaptív kvantumérzékelés technikai részleteit tárgyalja.
A 3 . fejezet bemutatja az N-foton kötegeket, különös tekintettel az érzékelő rendszerek fejlesztésében betöltött szerepükre.
A 4. fejezet áttér a kvantum LiDAR-ra és a radarra, összekapcsolva a kvantummechanika alapelveit a fejlett érzékelési alkalmazásokkal.
Az 5. fejezet a fotonok megkülönböztetésének kvantum LiDAR rendszerekkel való integrálására összpontosít, betekintést nyújtva a Fisher-információk optimalizálásába.
A 6 . fejezet gyakorlati szimulációs technikákat mutat be, amelyek a kvantum LiDAR Python és MATLAB implementációit is lefedik.
A 7. fejezet kiterjeszti a vitát a kvantumkommunikációra, hangsúlyozva a biztonságos átvitelt multifoton kötegek használatával.
A 8. fejezet valós alkalmazásokat tár fel, a navigációs rendszerektől az orvosi képalkotásig.
A 9 . fejezet az ilyen technológiák méretezésének technikai kihívásait tárgyalja, olyan kérdésekkel foglalkozva, mint a jelveszteség és a sávszélesség.
A 10 . fejezet a kvantumérzékelés jövőjének és e feltörekvő technológiák etikai következményeinek feltárásával zárul.

A könyv célja, hogy átfogó, mégis hozzáférhető legyen, és egyaránt megcélozza a kvantumtechnológiák szakértőit és a kvantumérzékelés jövője iránt érdeklődő laikus közönséget. Azáltal, hogy elméleti betekintést nyújt a gyakorlati példák mellett, biztosítja, hogy az olvasók teljes mértékben értékelhessék ezeknek az átalakító technológiáknak a potenciálját.

1. fejezet: Bevezetés a kvantumoptikai érzékelésbe és kommunikációba

1.1 Mi az a kvantumérzékelés?

A kvantumérzékelés a kvantummechanikai elvek alkalmazására utal a klasszikus érzékelési technológiák határait meghaladó mérések elérése érdekében. Az olyan kvantumjelenségek kihasználásával, mint a szuperpozíció, az összefonódás és a kvantumkoherencia, a kvantumérzékelők fokozott érzékenységet és pontosságot érhetnek el a különböző fizikai paraméterek, például a fény, az elektromágneses mezők, a hőmérséklet és a pozíció észlelésében.

A kvantumérzékelés alapelvei:

Szuperpozíció: A klasszikus rendszerekben egy érzékelő egyszerre csak egy állapotban lehet. A kvantumérzékelésben azonban a szuperpozíció elve lehetővé teszi, hogy az érzékelő egyszerre több állapotban létezzen, jelentősen javítva az általa gyűjthető információkat.

∣ψ⟩=α∣0⟩+β∣1⟩|\psi\rangle = \alpha |0\rangle + \beta |1\rangle∣ψ⟩=α∣0⟩+β∣1⟩

Itt a ∣ψ⟩|\psi\rangle∣ψ⟩ a ∣0⟩|0\rangle∣0⟩ és ∣1⟩|1\rangle∣1⟩ kvantumállapotok szuperpozícióját jelöli, ahol a α\alphaα és β\betaβ a valószínűségi amplitúdókat jelöli.

Összefonódás: A kvantum-összefonódás, az a jelenség, amikor két vagy több részecske oly módon korrelál, hogy az egyik részecske állapota azonnal befolyásolja a másik állapotát, még nagy távolságokon is, kritikus erőforrás a kvantumérzékelésben. Az összefonódott részecskék lehetővé teszik az egyik részecske mérését, hogy információt közvetítsen a másikról, ami rendkívül pontos korrelációkat tesz lehetővé.
Kvantumkoherencia: A koherencia arra a képességre utal, hogy a kvantumállapotok között meghatározott fáziskapcsolatot tartsunk fenn az idő múlásával. A nagy koherenciájú kvantumrendszer képes fenntartani a szuperpozíciót és az összefonódást, lehetővé téve, hogy ultraérzékeny érzékelőként működjön. Ezt egy koherenciaidő számszerűsíti, amely meghatározza, hogy egy kvantumrendszer mennyi ideig őrzi meg kvantumtulajdonságait.

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)⟩

A fenti képlet a másodrendű korrelációs függvényt, a g(2)(τ)g^{(2)}(\tau)g(2)(τ) függvényt mutatja, amely kulcsfontosságú a kvantumszenzorok fotonstatisztikájának elemzéséhez.

A kvantumérzékelés alkalmazásai:

A kvantumérzékelés széles körű alkalmazásokkal rendelkezik olyan területeken, mint a metrológia, az orvosi diagnosztika, az anyagtudomány és a környezeti monitorozás. Íme néhány kulcsfontosságú terület:

Gravitációshullám-detektálás: A kvantumszenzorokat, különösen azokat, amelyek préselt fényen alapulnak, a LIGO-hoz hasonló gravitációshullám-detektorok érzékenységének növelésére alkalmazták. A fény összenyomott állapotai csökkentik a kvantumzajt, lehetővé téve a hihetetlenül halvány jelek észlelését.
Mágneses mező észlelése: Az olyan eszközök, mint a kvantummagnetométerek (pl. a gyémántok nitrogén-vakancia központjain alapulók) lehetővé teszik a mágneses mezők pontos mérését nanoskálán. Ez kritikus fontosságú lehet az orvosi képalkotás (pl. MRI) és a navigáció alkalmazásaiban.
Fotondetektálás és kvantum LiDAR: A kvantum LiDAR rendszerek fotonfelismerést és kvantum-összefonódást alkalmaznak, hogy nagyobb pontosságot érjenek el a távolságmérésben és a tárgyak észlelésében, még gyenge fényviszonyok között vagy nagyon zajos környezetben is. A pontosságot jelentősen növeli az adaptív érzékelés, amely valós időben állítja be a fotonküszöböt az észlelés optimalizálása érdekében.

Fő példa: adaptív kvantumérzékelés

A kvantumérzékelésben az adaptív érzékelés döntő szerepet játszik a mérési paraméterek dinamikus beállításában a beérkező adatok alapján. Például egy kvantum LiDAR rendszerben az adaptív érzékelési technikák optimalizálják a fotonküszöböt, hogy kiegyensúlyozzák a jelérzékelést és a zajcsökkentést, biztosítva a maximális érzékenységet valós időben.

Programozási példa: Adaptív fotonküszöbölés Pythonban

Az alábbiakban egy egyszerűsített példa látható az adaptív fotonküszöbölésre Python használatával:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

# Szimulált fotonszámlálási adatok

photon_counts = np.random.poisson(lam=5; méret=1000)

# Adaptív küszöb funkció

def adaptive_threshold(photon_counts, initial_threshold=10, learning_rate=0,1):

küszöbérték = initial_threshold

küszöbértékek = []

photon_counts darabszám esetén:

Ha darabszám > küszöbértéket:

küszöb += learning_rate # Küszöb növelése

más:

küszöb -= learning_rate # Küszöb csökkentése

küszöbértékek.hozzáfűzés(küszöbérték)

visszatérési küszöbértékek

# Adaptív küszöbérték alkalmazása

küszöbértékek = adaptive_threshold(photon_counts)

# Vizualizáció (matplotlib szükséges)

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

plt.plot(küszöbértékek; label='Adaptív küszöbérték')

plt.title('Adaptív fotonküszöblés')

plt.xlabel('Fotonszám iteráció')

plt.ylabel('Küszöbérték')

plt.legend()

plt.show()

Ez az alapvető Python példa szimulálja az adaptív fotonküszöböt, egy olyan folyamatot, amelyben a rendszer folyamatosan beállítja a küszöbértéket a bejövő fotonszámlálási adatok alapján. Ez kiterjeszthető a valós kvantum LiDAR-alkalmazásokra, ahol a fotondetektálásból származó adatokat a küszöbértékek frissítésére és az észlelési pontosság maximalizálására használják.

A kvantumérzékelési adatok fejlett vizualizációja

A kvantumérzékelő rendszerek további megértéséhez gyakran használják a fotonstatisztikák, a koherencia és a jel-zaj arányok megjelenítését. Ezek a vizualizációk segítenek bemutatni az érzékelő viselkedését különböző környezeti körülmények között.

Például a Fisher-információ, amely számszerűsíti, hogy a rendszer mennyi információt képes kinyerni egy paraméterről, kritikus fontosságú az érzékelési pontosság optimalizálásában. A Fisher-információk időbeli vagy különböző paraméterek közötti ábrázolása segít a kvantumérzékelő rendszer teljesítményének megjelenítésében.

I(θ)=∑x1P(x∣θ)(∂P(x∣θ)∂θ)2I(\theta) = \sum_x \frac{1}{P(x|\theta)} \left( \frac{\partial P(x|\theta)}{\partial \theta} \right)^2I(θ)=x∑P(x∣θ)1(∂θ∂P(x∣θ))2

Itt I(θ)I(\theta)I(θ) a Fisher-információt jelöli, ahol P(x∣θ)P(x|\theta)P(x∣θ) a mérések valószínűségi eloszlása a θ\thetaθ paraméter függvényében.

Összefoglalás:

A kvantumérzékelés egy határtechnológia, amely forradalmasítani ígéri az olyan területeket, mint a méréstechnika, a kommunikáció és a képalkotás. A kvantummechanika erejének kihasználásával a kvantumérzékelők példátlan szintű pontosságot és érzékenységet érhetnek el, ami messze meghaladja a klasszikus rendszerekkel lehetségeseket. Ebben a könyvben megvizsgáljuk, hogy a fotonfelismerés, az N-fotonkötegek és az adaptív kvantumérzékelési technikák hogyan egyesülnek robusztus, skálázható kvantum LiDAR rendszerek létrehozásához, amelyek képesek átalakítani az iparágakat a védelemtől az orvosi diagnosztikáig.

Ez a bevezető fejezet meghatározza azokat az alapvető fogalmakat, amelyeket a következő fejezetekben bővítünk, és amelyek mélyebbre merülnek a kvantumérzékelést lehetővé tevő technológiákban.

Ezzel befejezem az 1.1. fejezetet: Mi a kvantumérzékelés? Ezután áttérünk az 1.2. fejezetre: A LiDAR és a radartechnológiák fejlődése, ahol nyomon követjük ezeknek az érzékelő rendszereknek a fejlődését klasszikus gyökereiktől a kvantumtechnológiák integrációjáig.

1. fejezet: Bevezetés a kvantumoptikai érzékelésbe és kommunikációba

1.2 A LiDAR és a radartechnológiák fejlődése

A LiDAR (Light Detection and Ranging) és a radar (Radio Detection and Ranging) alapvető technológiák a távolságméréshez, a környezeti térképezéshez és az objektumok észleléséhez. Az elmúlt évtizedekben mindkét technológia jelentős fejlődésen ment keresztül, a klasszikus rendszerektől a modernebb, adaptív és kvantummal továbbfejlesztett módszerekig. Ebben a fejezetben nyomon követjük a LiDAR és a radartechnológiák fejlődését, különös tekintettel a klasszikus rendszerekből a modern kvantum-továbbfejlesztett rendszerekbe való átalakulásukra, ahol az olyan fogalmak, mint a fotonok megkülönböztetése és a kvantumkoherencia jobb pontosságot és teljesítményt biztosítanak.

Klasszikus LiDAR és radar: történelmi áttekintés

A LiDAR és a radarrendszerek a 20. század közepén jelentek meg az objektumok távolságának meghatározására szolgáló módszerekként azáltal, hogy megmérik azt az időt, amely alatt a fényimpulzus (LiDAR) vagy a rádióhullámok (radar) visszatérnek, miután visszaverődnek egy tárgyról. Mindkét technológia a repülési idő (ToF) elvén alapul:

d=ct2d = \frac{ct}{2}d=2ct

Hol:

ddd az objektumtól való távolság,
ccc a fény vagy elektromágneses hullám sebessége a közegben, és
TTT a továbbított és a vett jel közötti késleltetés.

Radar technológia:

A radar úgy működik, hogy rádióhullámokat bocsát ki egy adóból. Ezek a hullámok áthaladnak a téren, visszaverődnek a tárgyakról, és visszatérnek a vevőhöz. Kezdetben a radart katonai alkalmazásokhoz, például repülőgépek és hajók nyomon követéséhez használták. Idővel a radartechnológiát polgári célokra adaptálták, beleértve az időjárás-figyelést és a forgalomirányítást.

Hatótávolság és felbontás: A radart hagyományosan nagy hatótávolságú észlelésre használják, de felbontása korlátozott a rádióhullámok viszonylag hosszú hullámhossza miatt.
Alkalmazások: A korai radarrendszereket főként katonai alkalmazásokban használták a második világháború alatt. A későbbi alkalmazások közé tartozik a meteorológiai radar (a csapadék észlelésére) és az autóipari radar az ütközések elkerülésére.

LiDAR technológia:

A LiDAR lézerimpulzusokat használ az objektumok észlelésére. Ezeket a rendszereket először az 1960-as években fejlesztették ki, és a radarhoz hasonlóan a ToF elvre támaszkodnak. A LiDAR sokkal rövidebb hullámhosszakon működik (jellemzően az ultraibolya, látható vagy közeli infravörös spektrumban), ami nagyobb térbeli felbontást tesz lehetővé.

Hatótávolság és felbontás: A LiDAR rendszerek sokkal jobb felbontást érhetnek el a radarhoz képest, különösen olyan földi alkalmazásokban, mint a topográfiai térképezés, az autonóm járművek és a régészeti felmérés.

A klasszikus LiDAR és radar fejlesztései

Az elmúlt évtizedekben a LiDAR és a radar technológiák jelentősen fejlődtek, és az adaptívabb rendszerek felé mozdultak el, amelyek optimalizálják az észlelést különböző körülmények között. A legfontosabb fejlemények a következők:

Digitális jelfeldolgozás (DSP): A DSP bevezetése jelentősen javította mind a radar, mind a LiDAR rendszerek felbontását és pontosságát azáltal, hogy lehetővé tette a bejövő jelek pontos elemzését. Ez kulcsfontosságú lépés volt az adaptív rendszerek felé, amelyek működésüket a környezeti feltételekhez igazítják.
3D LiDAR leképezés: A modern LiDAR rendszereket autonóm járművekben és drónokban használják a környezet 3D feltérképezésére. Ezek a rendszerek nagy felbontású pontfelhőket hoznak létre, amelyek tárgyakat és terepeket képviselnek.
Szintetikus apertúrájú radar (SAR): A SAR a radar egyik formája, amelyet a tájak részletes két- vagy háromdimenziós rekonstrukciójának létrehozására használnak. A SAR-rendszerek behatolhatnak a felhőkbe, és széles körben használják őket a Föld megfigyelési és felügyeleti alkalmazásaiban.

Áttérés kvantummal továbbfejlesztett LiDAR-ra és radarra

A klasszikus LiDAR és radarrendszerek korlátai – különösen zajérzékenységük, korlátozott felbontásuk és pontosságuk – kvantummal továbbfejlesztett érzékelő rendszerek kifejlesztését ösztönözték. A kvantumtechnológiák új képességeket vezetnek be a kvantummechanika egyedi tulajdonságainak, például az összefonódásnak, a szuperpozíciónak és a szorításnak a kihasználásával.

A kvantum LiDAR és radarrendszerek a következő előnyöket kínálják klasszikus társaikkal szemben:

Foton-összefonódás a jobb észlelés érdekében: A kvantum-összefonódás lehetővé teszi a LiDAR-rendszerek számára, hogy nagyobb pontossággal észleljék az objektumokat, még zajos vagy gyenge fényviszonyok között is. Az összefonódott fotonpárok felhasználhatók a detektálási folyamat bizonytalanságának csökkentésére. Ez a fejlesztés különösen hasznos a kvantumradar rendszerekben, ahol a nagy zajállóság kritikus fontosságú.
Zajelnyomás összenyomott fénnyel: A fény összenyomott állapotai lehetővé teszik a kvantumzaj csökkentését, javítva a jel-zaj arányt kvantum LiDAR-ban. Ez elengedhetetlen az olyan alkalmazásokhoz, ahol a háttérzaj egyébként elnyomná a jelet.
Fotonfelismerés az adaptív kvantumérzékeléshez: A kvantumrendszerek képesek alkalmazkodni a változó körülményekhez a fotonküszöbök dinamikus beállításával. Ez az adaptív kvantumérzékelésként ismert alkalmazkodóképesség elengedhetetlen a változó környezetek teljesítményének maximalizálásához. A kvantum LiDAR-ban ez azt jelenti, hogy valós időben kell beállítani a rendszer érzékenységét, hogy javítsa az észlelési pontosságot olyan körülmények között, mint a köd vagy a heves esőzés.

Az adaptív küszöboptimalizálás képlete a Fisher Information I(θ)I(\theta)I(θ) képletből származik, amely számszerűsíti a rendszerből kinyerhető információ maximális mennyiségét:

I(θ)=∑x1P(x∣θ)(∂P(x∣θ)∂θ)2I(\theta) = \sum_x \frac{1}{P(x|\theta)} \left( \frac{\partial P(x|\theta)}{\partial \theta} \right)^2I(θ)=x∑P(x∣θ)1(∂θ∂P(x∣θ))2

Ez az egyenlet azt mutatja be, hogy a Fisher-információk hogyan használhatók az észlelési paraméterek finomhangolására az optimális teljesítmény érdekében.

Quantum LiDAR rendszerek: Az érzékelés jövője

A kvantum LiDAR rendszerek az érzékelési technológia következő szakaszát képviselik a kvantummechanika és a klasszikus LiDAR integrálásával. A legfontosabb jellemzők a következők:

Nagy felbontás és pontosság: A kvantum LiDAR rendszerek a klasszikus LiDAR által korábban elérhetetlen felbontásokat érhetik el koherens fényállapotok vagy összefonódott fotonpárok használatával.
Zajállóság: A kvantum LiDAR egyik elsődleges előnye, hogy képes magas hőmérsékleti zajjal járó környezetekben, például városi területeken vagy ipari területeken működni. A benyomott fényállapotok tovább javíthatják a zajcsökkentést, így a kvantum LiDAR rendszerek ideálisak olyan valós alkalmazásokhoz, mint az autonóm vezetés vagy a környezeti monitorozás.
Megnövelt teljesítmény gyenge fényviszonyok között: A kvantum LiDAR rendszerek kiválóan érzékelik az objektumokat gyenge fényviszonyok között. Az összefonódott fotonpárok vagy más kvantumállapotok felhasználásával ezek a rendszerek mind a hatótávolság, mind a pontosság tekintetében felülmúlhatják a klasszikus LiDAR rendszereket.

Programozási példa: Kvantum LiDAR szimulálása

A kvantum LiDAR rendszerek nagymértékben támaszkodnak a pontos szimulációs technikákra a fotonkölcsönhatások, a jel-zaj arányok és az adaptív érzékelő algoritmusok modellezéséhez. Az alábbiakban egy egyszerű Python-alapú szimuláció látható kvantummal továbbfejlesztett LiDAR-hoz:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Állandók

c = 3e8 # fénysebesség (m/s)

num_photons = 1000 # Szimulált fotonszám

távolság = 500 # Távolság az objektumtól (m)

# A foton visszatérésének szimulálása zajjal

def simulate_quantum_lidar(num_photons, távolság, noise_level):

time_of_flight = (2 * távolság) / c

jel = np.random.normal(time_of_flight; noise_level; num_photons)

visszatérő jel

# Zajszint szimulálása

signal_with_noise = simulate_quantum_lidar(num_photons, távolság, noise_level=1e-9)

# A jel hisztogramjának ábrázolása

plt.hist(signal_with_noise; bins=50; alpha=0.7; label='Photon returns')

plt.title('Szimulált kvantum LiDAR foton visszatér')

plt.xlabel('Repülési idő(k)')

plt.ylabel('Fotonszám')

plt.legend()

plt.show()

Ez a szimuláció egy kvantum LiDAR rendszer repülési idejét (ToF) modellezi hozzáadott zajjal. A fotonvisszatérések eloszlásának megjelenítésével a rendszer képes módosítani a küszöbértékeket a valós idejű érzékeléshez, javítva az észlelés pontosságát zajos környezetben.

Következtetés:

A LiDAR és a radartechnológiák fejlődése az érzékelés új korszakának, a kvantumérzékelésnek a csúcsához vezetett. A kvantum LiDAR és a radar jelentős javulást kínál klasszikus társaikhoz képest, elsősorban a zajcsökkentés, a pontosság és az alkalmazkodóképesség tekintetében. Ahogy ebben a könyvben tovább vizsgáljuk, a kvantum-továbbfejlesztett érzékelő rendszerek adaptív foton-észlelési és multifoton-kibocsátási képességeikkel képviselik a nagy pontosságú, valós alkalmazások jövőjét olyan területeken, mint az autonóm vezetés, a megfigyelés és a környezeti megfigyelés.

Ezzel lezárult az 1.2. fejezet: A LiDAR és a radartechnológiák fejlődése. A következő részben, az 1.3. fejezetben: A kvantummechanika szerepe a modern érzékelő rendszerekben, megvizsgáljuk, hogyan használják fel az alapvető kvantumjelenségeket az érzékelési technológiák következő generációjának felépítéséhez.

1. fejezet: Bevezetés a kvantumoptikai érzékelésbe és kommunikációba

1.3 A kvantummechanika szerepe a modern érzékelő rendszerekben

A kvantummechanika a szuperpozíció, az összefonódás és a hullám-részecske kettősség alapelveivel forradalmasította a fizikai világ megértését. Ezek az elvek, amelyeket egykor elméleti érdekességnek tekintettek, ma már a legmodernebb kvantumérzékelési technológiák gerincét képezik. A kvantummechanika továbbfejleszti a modern érzékelő rendszereket azáltal, hogy lehetővé teszi az ultrapontos méréseket, amelyek túlmutatnak a klasszikus fizika által megszabott korlátokon. Ebben a fejezetben azt vizsgáljuk, hogy a kvantummechanika hogyan támasztja alá a fejlett érzékelési technológiák, például a kvantum LiDAR, a kvantumradar és a kvantumkommunikációs rendszerek fejlesztését.

Kvantumjelenségek a modern érzékelés középpontjában

A modern kvantumérzékelő rendszerek számos kulcsfontosságú kvantummechanikai hatást hasznosítanak:

Szuperpozíció: A klasszikus mechanikában egy tárgy egyszerre csak egy állapotban létezhet. A kvantummechanikában azonban a részecskék, például a fotonok egyszerre több állapotban is létezhetnek, ezt a jelenséget szuperpozíciónak nevezik. Ez a képesség lehetővé teszi a kvantumrendszerek számára, hogy a lehetőségek szélesebb körét tárják fel, növelve az adatgyűjtés hatékonyságát az érzékelési alkalmazásokban.

∣ψ⟩=α∣0⟩+β∣1⟩|\psi\rangle = \alpha |0\rangle + \beta |1\rangle∣ψ⟩=α∣0⟩+β∣1⟩

Hol:

∣ψ⟩|\psi\rangle∣ψ⟩ a kvantumállapotot jelöli,
α\alfaα és β\bétaβ valószínűségi amplitúdókat reprezentáló komplex számok,
∣0⟩|0\rangle∣0⟩ és ∣1⟩|1\rangle∣1⟩ a rendszer alapállapotai (pl. észlelnek-e egy fotont vagy sem).

Összefonódás: A kvantummechanika egyik legérdekesebb aspektusa az összefonódás, egy olyan jelenség, amikor a részecskék úgy kapcsolódnak egymáshoz, hogy az egyik részecske állapota azonnal befolyásolja a másik állapotát, függetlenül a köztük lévő távolságtól. Ez a tulajdonság mélyreható következményekkel jár a kvantumkommunikációra és az érzékelésre, lehetővé téve a rendszerek számára, hogy példátlan pontossággal észleljék a környezet finom változásait.

Két foton összefonódott állapota a következőképpen ábrázolható:

∣ψAB⟩=12(∣0⟩A∣1⟩B+∣1⟩A∣0⟩B)|\psi_{AB}\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}} (|0\rangle_A |1\rangle_B + |1\rangle_A |0\rangle_B)∣ψAB⟩=21(∣0⟩A∣1⟩B+∣1⟩A∣0⟩B)

Az összefonódott fotonpárok lehetővé teszik az érzékelő rendszerek számára, hogy kvantumszintű pontossággal mérjék az olyan paramétereket, mint a távolság vagy a sebesség.

Kvantuminterferencia: A kvantumrendszerekben fellépő interferenciahatások, ahol a különböző állapotok valószínűségi amplitúdói kombinálódnak, pontos mérési eredményeket tesznek lehetővé. Ez az elv az alapja az olyan eszközöknek, mint a kvantuminterferométerek, amelyek nagy érzékenységgel képesek mérni a fáziseltolódásokat, ami fontos az optikai érzékelési alkalmazásokhoz.

Kvantummechanika a LiDAR és a radar technológiákban

A klasszikusról a kvantum LiDAR- és radarrendszerekre való áttérés figyelemre méltó javulást kínál az észlelési pontosság, a zajállóság és az alkalmazkodóképesség terén. A kvantummechanika lehetővé teszi, hogy ezek a rendszerek túllépjék a hagyományos lövési zaj határértéket, javítva teljesítményüket még olyan kihívást jelentő környezetekben is, mint a gyenge fényviszonyok vagy a magas zajszint.

Quantum LiDAR:

A kvantum LiDAR rendszerek, amelyek olyan kvantumelvekre épülnek, mint a fotonok összefonódása és összenyomása, nagyobb pontosságot érhetnek el a klasszikus LiDAR rendszerekhez képest. A fény kvantumállapotainak felhasználásával ezek a rendszerek minimális bizonytalansággal és nagyobb hatótávolsággal képesek észlelni az objektumokat, így ideálisak olyan alkalmazásokhoz, mint az autonóm navigáció és a környezeti megfigyelés.

A kvantum LiDAR egyik legfontosabb előnye, hogy képes a lövési zaj határértéke alatt működni, amely a klasszikus rendszerek alapvető zajhatárértéke. A klasszikus LiDAR-ban a jel-zaj arányt (SNR) a fotondetektálás véletlenszerű ingadozásai korlátozzák (lövési zaj). A kvantumszorítás, ahol az egyik változó kvantumbizonytalansága csökken egy másik rovására, nagyobb pontosságot tesz lehetővé.

A LiDAR rendszer kvantumzaj-korlátozott érzékenységét a következő képlet adja meg:

SNRkvantum=NNzaj+σ s2SNR_{kvantum} = \frac{N}{\sqrt{N_{zaj} + \sigma_s^2}}SNRkvantum=Nnoise+σs2N

Hol:

NNN az észlelt fotonok száma,
NnoiseN_{zaj}Nzaj a háttérzaj,
σs2\sigma_s^2σs2 a kvantumzaj okozta jel varianciáját jelöli.

A klasszikus rendszerekkel ellentétben, ahol a NnoiseN_{noise}Nnoise dominál, a kvantum LiDAR rendszerek képesek elnyomni a zajt összenyomással vagy összegabalyodással, javítva az észlelési képességeket gyenge jelrendszerekben.

Kvantum radar:

A kvantumradar-rendszerek összefonódott fotonpárokat használnak az objektumok nagy pontosságú észlelésére, még zajos környezetben is. A klasszikus radarral ellentétben, amely a termikus zaj miatt csökken a teljesítménye, a kvantumradar kihasználja az összefonódott fotonok közötti kvantumkorrelációkat. Ezek a korrelációk lehetővé teszik a rendszer számára, hogy hatékonyabban megkülönböztesse a jelet és a háttérzajt.

A kvantumradar rendszerek modellezhetők a Fisher Information koncepciójával, amely számszerűsíti a rendszerből kinyerhető információ mennyiségét. A kvantumradar esetében a Fisher-információ maximalizálható az összefonódott fotonállapotok paramétereinek beállításával, ezáltal javítva a radarrendszer felbontását és pontosságát.

A kvantumradar-rendszer I(θ)I(\theta)I(θ) Fisher-információit a következő képlet adja meg:

I(θ)=4(∂⟨L^⟩∂θ)2/⟨ΔL^2⟩I(\theta) = 4 \left( \frac{\partial \langle \hat{L} \rangle}{\partial \theta} \right)^2 / \langle \Delta \hat{L}^2 \rangleI(θ)=4(∂θ∂⟨L^⟩)2/⟨ΔL^2⟩

Hol:

L^\hat{L}L^ a méréshez kapcsolódó megfigyelhető érték (pl. egy tárgy helyzete vagy sebessége),
θ\thetaθ a becsült paramétert jelöli (pl. távolság az objektumtól).

A Fisher-információk maximalizálásával a kvantumradar-rendszerek nagyobb felbontást érhetnek el, különösen a kis tárgyak zajos vagy zsúfolt környezetben történő észlelése során.

Kvantumérzékelés kommunikációs rendszerekben

A LiDAR és a radar mellett a kvantummechanika döntő szerepet játszik a kommunikációs rendszerekben is, különösen a kvantumkulcs-elosztás (QKD) és a kvantumhálózatok fejlesztésében. Ezek a rendszerek kihasználják a kvantummechanikában rejlő biztonságot, hogy magas szintű adatbiztonságot és integritást biztosítsanak, immunissá téve őket a klasszikus hackelési technikákkal szemben.

Kvantumkulcs-elosztás (QKD):

A QKD lehetővé teszi két fél számára, hogy biztonságosan megosszanak egy kriptográfiai kulcsot a kvantummechanika elveinek használatával. A leghíresebb QKD protokoll, a BB84, polarizált fotonokat használ a kulcs kódolásához. Bármilyen kísérlet a fotonok kvantumállapotának elfogására vagy mérésére megzavarná a rendszert, felfedve egy lehallgató jelenlétét.

A QKD-ben a biztonságot a klónozás nélküli tétel biztosítja, amely kimondja, hogy lehetetlen létrehozni egy tetszőleges ismeretlen kvantumállapot azonos másolatát. Ez garantálja, hogy a kommunikáció lehallgatására irányuló minden kísérletet észlelni fognak.

A kvantumkommunikációs rendszer hűségét a lehallgató észlelésének valószínűségével mérik:

Perror=1−FP_{hiba} = 1 - FPhiba=1−F

Hol:

Az FFF az átvitt kvantumállapotok hűsége.

Ahogy a hűség megközelíti az 1-et, a biztonságos átvitel valószínűsége növekszik, így a QKD a biztonságos kvantumkommunikációs rendszerek alapvető eleme.

Kvantuminterferometria az érzékelésben

A kvantuminterferometria kritikus eszköz a kvantumérzékelési alkalmazásokban, amely lehetővé teszi a kvantumállapotok közötti fáziskülönbségek pontos mérését. Ezt a technikát alkalmazták gravitációshullám-detektálásra (mint a LIGO-ban), atomórákra és precíziós méréstechnikára. A kvantuminterferométerek szuperpozíciót és összefonódást használnak az érzékenység fokozására, pontosság és pontosság tekintetében felülmúlva a klasszikus interferométereket.

A kvantuminterferométer érzékenységét a kvantum Cramér-Rao-kötés írja le, amely meghatározza a kvantumrendszerben a paraméterbecslés pontosságának határát:

Δθ≥1I(θ)\Delta \theta \geq \frac{1}{\sqrt{I(\theta)}}Δθ≥I(θ)1

Ahol Δθ\Delta \thetaΔθ a θ\thetaθ paraméter mérésének bizonytalanságát jelenti.

A kvantummal továbbfejlesztett interferométerek nagyobb érzékenységgel képesek mérni a fáziseltolódásokat, lehetővé téve a nagyobb pontosságot olyan alkalmazásokban, mint a gravitációshullám-észlelés, a biológiai érzékelés és az optikai koherencia tomográfia (OCT).

Következtetés:

A kvantummechanika alapvetően átalakítja az érzékelés területét, új lehetőségeket kínálva a precíziós mérésekre, a zajcsökkentésre és a biztonságos kommunikációra. A szuperpozíció, az összefonódás és a kvantuminterferencia elveinek kihasználásával a modern kvantumérzékelő rendszerek mind felbontásban, mind zajállóságban felülmúlják klasszikus társaikat.

A következő fejezetben, az 1.4. fejezetben: Kvantumkommunikáció: biztonságos és nagy pontosságú átvitel, azt vizsgáljuk meg, hogy a kvantumkommunikációs technológiák, például a kvantumkulcs-elosztás (QKD) és a kvantumhálózatok hogyan forradalmasítják a biztonságos adatátvitelt mind polgári, mind katonai alkalmazásokban.

Ezzel befejeződik az 1.3. fejezet: A kvantummechanika szerepe a modern érzékelő rendszerekben.

1. fejezet: Bevezetés a kvantumoptikai érzékelésbe és kommunikációba

1.4 Kvantumkommunikáció: biztonságos és nagy pontosságú átvitel

A kvantumkommunikáció az egyik legígéretesebb előrelépés a biztonságos adatátvitel területén. A kvantummechanika alapelveire alapozva páratlan biztonságot és pontosságot kínál az információ továbbításában. A klasszikus kommunikációs rendszerektől eltérően, amelyek különböző eszközökkel elfoghatók és visszafejthetők, a kvantumkommunikáció kihasználja a kvantummechanika belső tulajdonságait – például a szuperpozíciót, az összefonódást és a klónozás nélküli tételt – az adatok biztonságának megőrzése érdekében. Ebben a fejezetben feltárjuk a kvantumkommunikáció alapelveit, technológiáit és alkalmazásait, hangsúlyozva annak előnyeit a klasszikus rendszerekkel szemben.

Quantum Key Distribution (QKD): A biztonságos kommunikáció alapja

A kvantumkommunikáció egyik legismertebb alkalmazása a kvantumkulcs-elosztás (QKD). A QKD lehetővé teszi, hogy két fél, akiket általában Alice és Bob néven emlegetnek, biztonságosan megosszanak egy kriptográfiai kulcsot egy kvantumcsatornán keresztül. A legszélesebb körben használt QKD protokoll a BB84, amely különböző orientációkban polarizált fotonokat használ a kulcs kódolásához. Ha egy lehallgató, Eve megpróbálja elfogni a fotonokat, cselekedetei elkerülhetetlenül megzavarják a rendszert, figyelmeztetve Alice-t és Bobot a jelenlétére. Ez a biztonság a klónozás nélküli tételen alapul, amely kimondja, hogy lehetetlen létrehozni egy ismeretlen kvantumállapot tökéletes másolatát.

A BB84 protokoll a következőképpen írható le:

Alice véletlenszerűen polarizált fotonokat küld Bobnak, négy polarizációs állapot egyikét választva: vízszintes, függőleges, +45° vagy -45°.
Bob véletlenszerűen választ egy alapot (egyenes vonalú vagy átlós) az egyes fotonok mérésére.
Az adás után Alice és Bob nyilvánosan összehasonlítják az általuk használt bázisokat, és elvetik az inkompatibilis bázisokkal végzett méréseket.
A fennmaradó adatok alkotják a nyers kulcsot, amelyet hibajavítással és adatvédelmi erősítéssel tovább dolgoznak fel a végső titkosítási kulcs létrehozásához.

A kommunikációs csatorna hibaaránya fontos paraméter annak meghatározásában, hogy a kulcs biztonságos-e. Ha a hibaarány meghalad egy bizonyos küszöbértéket, az egy lehallgató jelenlétét jelzi, és az átvitel megszakad.

A QKD biztonsága kvantitatívan elemezhető a Shannon entrópia képlettel:

H(X)=−∑iP(xi)log2P(xi)H(X) = - \sum_{i} P(x_i) \log_2 P(x_i)H(X)=−i∑P(xi)log2P(xi)

Hol:

H(X)H(X)H(X) a rendszer entrópiája (bizonytalanság vagy véletlenszerűség),
P(xi)P(x_i)P(xi) az egyes lehetséges kulcsbitek valószínűsége.

A biztonságos kommunikáció érdekében maximalizálni kell az entrópiát, biztosítva, hogy a kulcs minden bitje kiszámíthatatlan legyen.

Összefonódás-alapú kvantumkommunikáció

Az olyan protokollok mellett, mint a BB84, a kvantumkommunikáció az összefonódást is felhasználhatja, egy erőteljes erőforrást, amely lehetővé teszi, hogy két vagy több részecske korreláljon oly módon, hogy az egyik részecske állapota azonnal befolyásolja a másik állapotát, függetlenül a köztük lévő távolságtól. Az összefonódás-alapú QKD protokollok, mint például az Ekert91 protokoll, még nagyobb biztonságot nyújtanak, mint a BB84, mivel a részecskék közötti összefonódás alapvetően védett minden külső interferenciától.

Az Ekert91 protokollban Alice és Bob összefonódott fotonpárokon osztozik. Minden fotonpár úgy van összefonódva, hogy polarizációs állapotuk tökéletesen korrelál (vagy antikorrelál). Alice és Bob véletlenszerűen kiválasztott bázisok segítségével mérik fotonjaikat. Ezután összehasonlítják mérési eredményeik egy részhalmazát, hogy ellenőrizzék az összefüggéseket, megerősítve az összefonódás jelenlétét. Ha a fotonok összegabalyodnak, a lehallgató bármilyen kísérlete a kommunikáció elfogására megszakítaná az összefonódást, figyelmeztetve Alice-t és Bobot.

A Bell-egyenlőtlenséget gyakran használják az összefonódás jelenlétének ellenőrzésére:

S=∣E(a,b)−E(a′,b)+E(a,b′)+E(a′,b′)∣≤2S = |E(a, b) - E(a', b) + E(a, b') + E(a', b')| \leq 2S=∣E(a,b)−E(a′,b)+E(a,b′)+E(a′,b′)∣≤2

Ahol E(a,b)E(a, b)E(a,b) az aaa és bbb szögben mért mérési eredmények közötti korrelációt jelenti. Az egyenlőtlenség megsértése (azaz az S>2S > 2S>2) bizonyítja az összefonódás jelenlétét, biztosítva a kommunikáció biztonságát.

Kvantumismétlők: a távolságkorlátok leküzdése

A kvantumkommunikáció egyik elsődleges kihívása az átviteli távolság. Az optikai szálak fotonvesztesége és zaja miatt a közvetlen kvantumkommunikáció hatótávolsága körülbelül 100 kilométerre korlátozódik. A kutatók azonban kvantumismétlők használatát javasolták a tartomány kiterjesztésére. A kvantumismétlő úgy működik, hogy a kommunikációs csatornát rövidebb szegmensekre osztja, az összefonódás-csere és a tisztítási technikák pedig a nagy távolságú összefonódás létrehozására szolgálnak.

Az összefonódáscsere folyamata a következő lépésekkel írható le:

Két pár összefonódott foton keletkezik: egy pár Alice és egy köztes csomópont között, egy másik pedig a közbenső csomópont és Bob között.
A közbenső csomópontnál minden összefonódott párból egy fotont mérnek együtt egy Bell-állapot mérés során, összeomlasztva a rendszert egy új összefonódott állapotba Alice és Bob között.

Ez a folyamat több csomóponton is megismételhető, lehetővé téve a biztonságos kvantumkommunikációt nagy távolságokon anélkül, hogy klasszikus jelerősítésre lenne szükség.

Az összefonódási hűség minden egyes cserelépés után kulcsfontosságú tényező az ismétlő hálózat általános hatékonyságának meghatározásában. A hűség a következőképpen fejezhető ki:

F=⟨ψ∣ρ∣ψ⟩F = \langle \psi | \rho | \psi \rangleF=⟨ψ∣ρ∣ψ⟩

Ahol ρ\rhoρ az állapot sűrűségmátrixa az összefonódáscsere után, ψ\psiψ pedig az ideális összefonódott állapot. A nagyobb hűség megbízhatóbb kommunikációt biztosít nagy távolságokon.

Kvantum teleportáció: kvantumállapotok azonnali átvitele

A kvantumteleportáció a kvantumkommunikáció egy másik figyelemre méltó alkalmazása, amely lehetővé teszi a kvantumállapot azonnali átvitelét egyik helyről a másikra anélkül, hogy magát a részecskét fizikailag továbbítaná. Ez a folyamat az összefonódáson és a klasszikus kommunikáción alapul. Bár a kvantumteleportáció nem sérti a relativitáselmélet elveit (mivel a klasszikus információt továbbra is el kell küldeni), lehetőséget kínál a kvantuminformáció biztonságos és hatékony továbbítására.

A kvantum teleportációs protokoll a következőképpen foglalható össze:

Alice és Bob egy összefonódott részecskepáron osztoznak.
Alice Bell-állapotmérést végez az összefonódott párból és a teleportálni kívánt részecskéből.
Alice elküldi mérésének eredményét Bobnak egy klasszikus kommunikációs csatornán keresztül.
Bob ezt az információt arra használja, hogy a megfelelő kvantumműveletet alkalmazza a részecskéjére, amely átalakítja azt abba az állapotba, amelyet Alice teleportálni akart.

A kvantumteleportáció sikere számszerűsíthető a kezdeti állapot és a teleportált állapot közötti hűséggel. A nagy hűség sikeres teleportációt jelez, megőrizve a kvantuminformáció integritását.

A kvantumkommunikáció alkalmazásai valós rendszerekben

A kvantumkommunikációs technológiák számos iparágat forradalmasíthatnak:

Kvantumhálózatok: A kvantumkommunikáció klasszikus hálózatokkal való integrálásával kvantuminternetes infrastruktúra fejleszthető, amely biztonságos, nagy sebességű adatátvitelt tesz lehetővé globális távolságokon keresztül. A kvantuminternet lehetővé tenné az elosztott kvantum-számítástechnikát is, ahol a különböző helyeken lévő kvantumprocesszorok együtt dolgozhatnak összetett problémák megoldásában.
Katonaság és kormányzat: A kvantumkommunikáció eredendő biztonsága ideálissá teszi katonai és kormányzati használatra, ahol a biztonságos kommunikáció a legfontosabb. A kvantumkommunikációs rendszereket már tesztelik a biztonságos műholdas kommunikáció és a harctéri információmegosztás szempontjából.
Bank- és pénzügyek: A kiberbűnözés és az adatsértések növekedésével a pénzügyi intézmények a kvantumkommunikációt vizsgálják az érzékeny tranzakciók és az ügyféladatok védelme érdekében.
Egészségügyi és orvosi kutatás: A kvantumkommunikáció biztosíthatja az érzékeny orvosi adatok továbbítását, biztosítva az adatvédelmet az egészségügyi és távorvoslási alkalmazásokban. Támogathatja a kutatási együttműködést is azáltal, hogy biztonságosan megosztja a genomikai és orvosbiológiai adatokat az intézmények között.

Következtetés:

A kvantumkommunikáció páratlan biztonságával és nagy pontosságú átviteli képességeivel forradalmasíthatja az iparágakat a pénzügyektől és az egészségügytől a katonai és kormányzati műveletekig. A kvantummechanika alapelveinek kihasználásával az olyan rendszerek, mint a QKD, a kvantumismétlők és a kvantumteleportáció alapot nyújtanak egy olyan jövőhöz, ahol az adatokat biztonságosan és hatékonyan továbbítják.

A következő fejezet, 2. fejezet: A fotonfelismerő: technológia és alapok, mélyebbre merül a fotonfelismerő technológiában, amely az adaptív kvantumérzékelő és kommunikációs rendszerek kulcsfontosságú eleme. Ez a technológia lehetővé teszi a fotonok pontos detektálását és küszöbértékét, maximalizálva a kvantumkommunikációs rendszerek hatékonyságát és pontosságát.

Ezzel lezárult az 1.4. fejezet: Kvantumkommunikáció: biztonságos és nagy pontosságú átvitel.

2. fejezet: A fotonfelismerő: technológia és alapok

2.1 A fotonküszöb alapelvei

A fotonküszöbölés alapvető folyamat a kvantumoptikai érzékelésben, amely lehetővé teszi a fotonok pontos észlelését és megkülönböztetését gyenge fényviszonyok és magas zajszintű környezetben. Ez egy kritikus mechanizmus a kvantumérzékelők érzékenységének javítására, lehetővé téve számukra az egyes fotonesemények észlelését, miközben minimalizálják a zaj hatásait. A fotonküszöb meghatározásának kulcsa abban rejlik, hogy képes olyan detektálási küszöbértékeket beállítani, amelyek megkülönböztetik a zajfotonokat (háttér- vagy termikus fotonok) és a jelfotonokat.

A fotonküszöbölés nagy érzékenységű detektorok, például szupravezető nanohuzalos egyfoton-detektorok (SNSPD-k), lavina-fotodiódák (APD-k) vagy fotosokszorozó csövek (PMT-k) alkalmazásával működik. Ezek a detektorok elektromos jelet generálnak, amikor a fotonok elnyelődnek, és egy előre meghatározott küszöbértéket állítanak be, amely csak akkor vált ki észlelési eseményt, ha a jel meghalad egy bizonyos szintet. Ez biztosítja, hogy a rendszer szelektíven regisztrálja a valódi foton eseményeket, kiszűrve a háttérzajt, amely károsíthatja az adatokat.

Fotonszámlálás és a zaj jeleinek megkülönböztetése

Bármely kvantumérzékelő rendszerben a fotonszámlálás és a jel megkülönböztetése a zajtól kiemelkedő fontosságú. A jelfotonok gyakran értelmes kölcsönhatást képviselnek - például egy kvantum LiDAR rendszerben lévő céltárgyról visszaverődnek -, míg a zajfotonok különböző forrásokból származnak, beleértve a háttérsugárzást vagy a termikus kibocsátást. A fotonküszöböt a detektor kimenetének statisztikai elemzése alapján állítják be, biztosítva, hogy meg tudja különböztetni az alacsony energiájú zajfotonokat és a nagyobb energiájú jelfotonokat.

A Poisson-eloszlást általában a fotonszám valószínűségének modellezésére használják kvantumrendszerekben. Ha egy adott időintervallumban detektált fotonok átlagos száma λ\lambdaλ, akkor az nnn fotonok detektálásának P(n)P(n)P(n) valószínűségét a következő képlet adja meg:

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

Itt λ\lambdaλ az átlagos fotonszámot jelenti időintervallumonként, és az eloszlás leírja annak valószínűségét, hogy minden időkeretben bizonyos számú fotont detektálunk. Gyakorlati szempontból a fotonküszöbölés optimalizálja az észlelő rendszerek érzékenységét azáltal, hogy kiszűri azokat a fotonszámokat, amelyek kívül esnek a várt jeltartományon.

Küszöbérték-kezelési technikák és adaptív küszöbértékek

A fotondetektálásban két fő küszöbérték-kezelési technikát használnak: rögzített küszöbértéket és adaptív küszöbértéket.

Rögzített küszöbérték:

Rögzített küszöbérték esetén egyetlen küszöbértéket alkalmaznak a mérés teljes időtartama alatt. Ez a technika akkor hatékony, ha a zajszint állandó és jól jellemezhető.
A rögzített küszöbértékkel kapcsolatos kihívás az, hogy ingadozó zajkörnyezetben a rögzített küszöbérték vagy túl sok zajfotont enged át, vagy blokkolja a valódi jelfotonokat.

Adaptív küszöbérték:

Ezzel szemben az adaptív küszöbérték dinamikusan módosítja az észlelési küszöbértéket a valós idejű körülmények, például a zajszint, a környezeti hőmérséklet vagy a háttérsugárzás alapján. Ez a technika visszacsatolási hurkokat és statisztikai elemzést használ a küszöbérték finomítására, javítva az észlelés hatékonyságát.
A Bayes-féle következtetési módszert gyakran alkalmazzák adaptív küszöbérték-meghatározásban, ahol a rendszer folyamatosan frissíti a környezet modelljét, és ennek megfelelően optimalizálja a küszöbértéket.

A küszöbérték dinamikus beállításának képlete a következőképpen fejezhető ki:

Tadaptív=μnoise+k⋅σnoiseT_{adaptív} = \mu_{zaj} + k \cdot \sigma_{zaj}Tadaptív=μzaj+k⋅σzaj

Hol:

TadaptiveT_{adaptív}Tadaptive az adaptív küszöbszint,
μzaj\mu_{zaj}μzaj a zajeloszlás középértéke,
σzaj\sigma_{zaj}σzaj a zaj szórása,
A KKK egy skálázási tényező, amely a kívánt észlelési valószínűség alapján állítja be az érzékenységet.

Az adaptív küszöbérték-meghatározás jelentős előnyöket kínál olyan összetett környezetekben, mint a kvantum LiDAR-rendszerek, amelyek változó légköri körülmények között működnek, vagy a kvantumkommunikációs rendszerek, amelyeknek a változó zajszint ellenére is magas hanghűséget kell fenntartaniuk.

A fotonküszöb gyakorlati alkalmazásai

A fotonküszöbölés kritikus technika számos kvantumtechnológiában, többek között:

Quantum LiDAR:

A kvantum LiDAR-ban fotonküszöböt használnak az észlelési érzékenység fokozására, lehetővé téve az objektumok pontos feltérképezését gyenge fényviszonyok vagy magas zajszintű környezetekben. A háttérzaj kiszűrésével a fotonküszöbök javítják a LiDAR rendszer pontosságát és felbontását.

Kvantumkulcs-elosztás (QKD):

A QKD rendszerekben a fotonküszöböt arra használják, hogy megkülönböztessék a valódi kvantumjeleket a hamis zajtól, biztosítva, hogy a kriptográfiai kulcsok biztonságosan továbbíthatók anélkül, hogy a környezeti zaj veszélyeztetné őket.

Kvantum képalkotás:

A kvantumképalkotó rendszerekben a fotonküszöbölés segít a nagy felbontású képalkotás elérésében azáltal, hogy szelektíven detektálja azokat a fotonokat, amelyek értelmes információt hordoznak, miközben eldobják az irreleváns háttérfotonokat.

Orvosi diagnosztika:

A fotonküszöböt az orvosi képalkotásban használják, például a pozitronemissziós tomográfiában (PET), ahol a radioaktív nyomjelzők által kibocsátott fotonok észleléséhez a zaj pontos szűrésére van szükség a tiszta diagnosztikai képek előállításához.

Példa Python-kódra fotonküszöböléshez

Az alábbiakban egy példa Python-kód látható, amely szimulálja az alapvető fotonküszöböket egy kvantumérzékelő rendszerben. A kód Poisson-eloszlást használ a fotonszám modellezésére, és rögzített és adaptív küszöbértéket alkalmaz a zaj szűrésére.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Paraméterek

mean_signal = 5 # A jel átlagos fotonszáma

mean_noise = 2 # Átlagos fotonszám zaj esetén

time_intervals = 1000 # Időintervallumok száma

threshold_fixed = 3 # Rögzített küszöb

# Generáljon véletlenszerű fotonszámokat (Poisson-eloszlású)

signal_photons = np.random.poisson(mean_signal, time_intervals)

noise_photons = np.random.poisson(mean_noise, time_intervals)

# Rögzített küszöbérték

detections_fixed = signal_photons > threshold_fixed

# Adaptív küszöb (a küszöb a zajszinttől függően változik)

mean_noise_adaptive = np.közép(noise_photons)

std_noise_adaptive = pl. std(noise_photons)

adaptive_threshold = mean_noise_adaptive + 2 * std_noise_adaptive

detections_adaptive = signal_photons > adaptive_threshold

# Az eredmények ábrázolása

plt.ábra(ábra=(12, 6))

plt.hist(signal_photons, bins=20, alpha=0,6, label='Signal Photon', color='blue')

plt.hist(noise_photons, bins=20, alpha=0,6, label='Noise Photon', color='red')

plt.axvline(threshold_fixed, color='zöld', linestyle='szaggatott', linewidth=2, label='Rögzített küszöbérték')

plt.axvline(adaptive_threshold; color='orange', linestyle='szaggatott', linewidth=2, label='Adaptív küszöbérték')

plt.legend()

plt.title('Fotonküszöb-szimuláció')

plt.xlabel('Fotonszám')

plt.ylabel('Gyakoriság')

plt.show()

Következtetés

A fotonküszöbölés a kvantumérzékelés alapvető technikája, amely lehetővé teszi a zajszűrést és az értelmes fotonesemények észlelésének javítását. Az adaptív küszöbérték-meghatározási technikák megjelenésével a kvantumérzékelők ellenállóbbá váltak a környezeti ingadozásokkal szemben, lehetővé téve használatukat a kvantum LiDAR-tól a biztonságos kommunikációs rendszerekig. A következő fejezet azt tárgyalja, hogy a Fisher Information hogyan játszik döntő szerepet ezen rendszerek pontosságának optimalizálásában.

Ezzel lezárult a 2.1. fejezet: A fotonküszöbölés alapelvei.

2. fejezet: A fotonfelismerő: technológia és alapok

2.2 Fisher információ: A pontosság maximalizálása kvantumrendszerekben

A Fisher-információ (FI) kritikus fogalom a kvantumérzékelésben, különösen a mérések pontosságának maximalizálása szempontjából. A kvantumrendszerekben, ahol a fotonesemények ritkák, és a zajszintek jelentősen eltérhetnek, a Fisher-információ alapvető mérőszámként szolgál, amely számszerűsíti azt az információmennyiséget, amelyet egy fotondetektáló rendszer képes kinyerni egy érdekes paraméterről. Ez a paraméter lehet egy objektum helye egy kvantum LiDAR rendszerben, vagy egy foton polarizációs állapota a kvantumkommunikációban.

A Fisher-információs mátrix kulcsszerepet játszik a becslő varianciájának elméleti alsó határának megállapításában - ezt az elvet Cramér-Rao-korlátnak nevezik. Az adaptív kvantumérzékelésben a cél a Fisher-információk maximalizálása a paraméterbecslés pontosságának növelése érdekében.

A halászokra vonatkozó információk meghatározása

A θ\thetaθ paraméterre vonatkozó I(θ)I(theta)I(θ) Fisher-információ az L(θ)L(\theta)L(θ) log-valószínűségi függvény négyzetes deriváltjának várható értéke:

I(θ)=E[(∂∂θlnL(θ,x))2]I(\theta) = \mathbb{E} \left[ \left( \frac{\partial}{\partial \theta} \ln L(\theta, x) \right)^2 \right]I(θ)=E[(∂θ∂lnL(θ,x))2]

Hol:

L(θ,x)L(\theta, x)L(θ,x) az a valószínűségi függvény, amely az xxx adatok megfigyelésének valószínűségét fejezi ki a θ\thetaθ paraméter alapján.
Az E\mathbb{E}E elvárást xxx valószínűségi eloszlására tekintettel vesszük.

A kvantumrendszerek kontextusában θ\thetaθ fizikai mennyiséget reprezentálhat, például egy tárgy helyzetét, egy interferométer fáziseltolódását vagy egy fotonjel intenzitását. A Fisher Information lehetővé teszi annak számszerűsítését, hogy mennyi információ áll rendelkezésre az adatokban a paraméter becsléséhez. Minél magasabb a Fisher-információ, annál pontosabb lesz a θ\thetaθ becslése.

A Cramér-Rao-kötés azt állítja, hogy a θ\thetaθ paraméter bármely θ^\hat{\theta}θ^ elfogulatlan becslőjének Var(θ^)\text{Var}\theta}Var(θ^) varianciáját a Fisher-információ inverze határolja:

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

Ez a kötés elméleti határt szab a θ\thetaθ paraméter becsléséhez szükséges lehető legjobb pontosságnak. Olyan kvantumrendszerek esetében, ahol a fotonszám alacsony és a jel-zaj arány kritikus, a Fisher-információ maximalizálása elengedhetetlen az optimális mérési teljesítmény eléréséhez.

Fisher-információk a foton-megkülönböztető rendszerekben

Az adaptív kvantumérzékelő rendszerekben a fotonok megkülönböztetése magában foglalja a detektálási küszöbértékek és a döntéshozatali folyamatok dinamikus beállítását a mérések pontosságának maximalizálása érdekében. A Fisher Information központi szerepet játszik ebben az optimalizálási folyamatban. A fotonküszöbszintek és a feldolgozó algoritmusok folyamatos beállításával a rendszer képes alkalmazkodni a zajszint változásaihoz, és maximalizálni az egyes fotoneseményekből nyert információkat.

Vegyünk egy kvantum LiDAR rendszert, ahol a cél egy objektum távolságának becslése. A detektor által fogadott fotonszámok valószínűségi eloszlást követnek, amely az objektumtól való ddd távolságtól függ. A ddd távolságparaméterre vonatkozó Fisher-információt a következő képlet adja meg:

I(d)=E[(∂∂dlnP(n∣d))2]I(d) = \mathbb{E} \left[ \left( \frac{\partial}{\partial d} \ln P(n|d) \right)^2 \right]I(d)=E[(∂d∂lnP(n∣d))2]

Ahol P(n∣d)P(n|d)P(n∣d) az nnn fotonok detektálásának valószínűsége, a ddd távolságtól függően. Az észlelési folyamat optimalizálásával – a fotonküszöb beállításával és a zaj csökkentésével – a rendszer maximalizálhatja az I(d)I(d)I(d)-t, ami nagyobb pontosságot eredményez a távolságmérésekben.

Quantum Fisher információ (QFI)

A kvantumrendszerekben a Fisher-információ kibővül a kvantum Fisher-információkkal (QFI), amely figyelembe veszi a mérési folyamat kvantumtermészetét. A QFI azt méri, hogy mennyi információ nyerhető ki egy paraméterről egy kvantumállapotból, így kulcsfontosságú eszköz a kvantumérzékelési protokollok optimalizálásában.

A ρ(θ)\rho(\theta)ρ(θ) kvantumállapotra vonatkozó FQ(θ)F_Q(\theta)FQ(θ) kvantuminformáció meghatározása a következő:

FQ(θ)=Tr(ρ(θ)Λ2)F_Q(\theta) = \text{Tr} \left( \rho(\theta) \Lambda^2 \right)FQ(θ)=Tr(ρ(θ)Λ2)

Ahol Λ\LambdaΛ a szimmetrikus logaritmikus derivált, amely kielégíti:

∂ρ(θ)∂θ=12(ρ(θ)Λ+Λρ(θ))\frac{\partial \rho(\theta)}{\partial \theta} = \frac{1}{2} \left( \rho(\theta) \Lambda + \Lambda \rho(\theta) \jobb)∂θ∂ρ(θ)=21(ρ(θ)Λ+Λρ(θ))

A QFI segítségével meghatározható a kvantumrendszerek paraméterbecslésének végső pontossági határa. Például a kvantumméréstechnikában az interferometrikus beállításban a fázisbecslés pontosságát gyakran korlátozza a QFI.

Példa: A halászok adatainak maximalizálása kvantum LiDAR-ban

Vegyünk egy kvantum LiDAR rendszert, amely fotonok megkülönböztetését használja egy tárgy távolságának becslésére. A P(n∣d)P(n|d)P(n∣d) fotonszám valószínűségi eloszlását mind a ddd távolság, mind a környezeti zaj befolyásolja. A rendszer dinamikusan beállíthatja az észlelési küszöbértéket, hogy maximalizálja a távolságparaméter Fisher információit.

A következő Python-kód egy egyszerűsített Quantum LiDAR rendszert szimulál, és kiszámítja a Fisher-információkat a különböző fotonküszöb-beállításokhoz.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Paraméterek

távolság = 10 # Valós távolság az objektumtól (tetszőleges egységek)

mean_photon_signal = 5 # A jel átlagos fotonszáma

mean_photon_noise = 2 # A zaj átlagos fotonszáma

num_intervals = 1000 # Időintervallumok száma

küszöbértékek = np.linspace(1, 10, 100) # Különböző fotonküszöbök

# Fotonszám generálása Poisson-eloszlással

signal_photons = np.random.poisson(mean_photon_signal, num_intervals)

noise_photons = np.random.poisson(mean_photon_noise, num_intervals)

# Funkció a Fisher információk kiszámításához

def fisher_information(küszöbérték, signal_photons, noise_photons):

# Számold meg, hány foton haladja meg a küszöböt

signal_events = signal_photons > küszöbérték

noise_events = noise_photons > küszöbérték

# A jel és a zaj valószínűségének becslése

p_signal = np.közép(signal_events)

p_noise = np.közép(noise_events)

# Fisher információs képlet

FI = (p_signal - p_noise)**2 / (p_signal * (1 - p_signal))

visszatérés FI

# Számítsa ki a Fisher információkat minden küszöbértékhez

FI_values = [fisher_information(t, signal_photons, noise_photons) for t küszöbértékekben]

# Az eredmények ábrázolása

plt.ábra(ábra=(10, 6))

plt.plot(küszöbértékek; FI_values; label='Fisher Information'; color='blue')

plt.xlabel('Fotondetektálási küszöbérték')

plt.ylabel('Fisher információk')

plt.title("Fisher-információ a fotonküszöb függvényében")

plt.legend()

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a kód bemutatja, hogy az észlelési küszöbérték változása hogyan befolyásolhatja a Fisher-információkat, azzal a céllal, hogy azonosítsa a pontosságot maximalizáló optimális küszöbértéket.

A Fisher-információk gyakorlati felhasználása a kvantumérzékelésben

Quantum LiDAR:

A Quantum LiDAR-ban a Fisher Information a rendszer fotonszámláló mechanizmusának finomhangolására szolgál, javítva a távolságmérések pontosságát még gyenge fényviszonyok vagy magas zajszint esetén is.

Kvantummérés:

A precíziós méréseknél, például az interferométerben a fáziseltolódások becslésénél, a Fisher-információk maximalizálása biztosítja, hogy a rendszer a lehető legjobb pontosságot érje el az észlelt fotonok száma alapján.

Kvantumkommunikáció:

A Quantum Key Distribution (QKD) kihasználja a Fisher Information optimalizálását azáltal, hogy maximalizálja az észlelt fotonként továbbítható biztonságos információ mennyiségét, ami hatékonyabb kriptográfiai rendszerekhez vezet.

Kvantum képalkotás:

Az orvosi képalkotásban vagy távérzékelésben a Fisher Information segít javítani a képfelbontást és a jel-zaj arányt, tisztább és pontosabb eredményeket biztosítva.

Következtetés

A Fisher Information létfontosságú szerepet játszik a kvantumérzékelő rendszerek tervezésében és optimalizálásában, elméleti keretet biztosítva a mérési pontosság maximalizálásához. Az észlelési küszöbértékek beállításával és az adaptív érzékelési technikák alkalmazásával az olyan rendszerek, mint a Quantum LiDAR, a Quantum Key Distribution és a Quantum Imaging nagyobb pontosságot és zajállóságot érhetnek el. A Quantum Fisher Information tovább terjeszti ezt a koncepciót a kvantumállapotok birodalmára, új módszereket kínálva a kvantumtechnológiák teljes potenciáljának kiaknázására.

A következő rész azt vizsgálja, hogy a fotonok megkülönböztetése hogyan javítja tovább a kvantumérzékelők képességeit ezekre az elvekre építve.

Ezzel lezárult a 2.2. fejezet: Fisher-információ: A pontosság maximalizálása kvantumrendszerekben.

2. fejezet: A fotonfelismerő: technológia és alapok

2.3 Fotonfelismerés az adaptív kvantumérzékeléshez

A fotonok megkülönböztetése a kvantumérzékelés élvonalbeli technológiája, amely pontos méréseket tesz lehetővé olyan környezetben, ahol a fotonesemények ritkák vagy zaj által eltakartak. Az egyes fotonesemények észlelésével és adaptív érzékelési technikák alkalmazásával a kvantumérzékelők valós időben optimalizálhatják teljesítményüket, maximalizálva a mérési pontosságot és minimalizálva a bizonytalanságot.

A fotonfelismeréssel ellátott adaptív kvantumérzékelés a dinamikus küszöbérték elvére épül, ahol az érzékelő rendszer valós idejű visszajelzések alapján módosítja magát a fotonészlelés javítása, a zajinterferencia csökkentése és a változó környezeti feltételekhez való alkalmazkodás érdekében. Ez a technika kulcsfontosságú az olyan alkalmazásokban, mint a Quantum LiDAR, a Quantum Radar és a Quantum Key Distribution (QKD), ahol a pontos fotonmérések elengedhetetlenek a nagy pontossághoz és biztonsághoz.

Foton megkülönböztetés: alapkoncepció

A fotonok megkülönböztetése lényegében magában foglalja a jelfotonok és a zajfotonok megkülönböztetését rendkívül hatékony és valós idejű módon. A hagyományos fotondetektorok minden eseményt regisztrálhatnak, de a fotonfelismerőket úgy tervezték, hogy intelligensen elutasítsák a hamis észleléseket (pl. termikus zaj vagy szórt fény), miközben pontosan számolják a releváns fotoneseményeket.

Az adaptív kvantumérzékeléshez a fotonfelismerő jellemzően adaptív visszacsatolási hurokkal van összekapcsolva. Ez a hurok beállítja az észlelési küszöböt vagy a mérési stratégiát a bejövő fotonáram statisztikai tulajdonságai alapján. Ez a valós idejű alkalmazkodási képesség növeli a rendszer robusztusságát kihívást jelentő körülmények között, például gyenge fényviszonyok között vagy termikus zajban.

Ennek a megkülönböztetésnek a pontossága optimalizálható a Fisher-információk segítségével (amelyeket a 2.2. szakasz tárgyal), hogy minden detektált fotonból a lehető legtöbb információ nyerhető ki.

Az adaptív fotonmegkülönböztetés matematikai keretei

A fotonok megkülönböztetésének döntéshozatali folyamata valószínűségi eloszlásokkal modellezhető, amelyek meghatározzák a jelfotonok észlelésének valószínűségét a zajfotonokkal szemben. Tekintsük a következő összetevőket:

Jeleloszlás Psignal(n)P_{\text{signal}}(n)Psignal(n): Az nnn fotonok jelforrásból történő detektálásának valószínűségi eloszlása.
Zajeloszlás Pnoise(n)P_{\text{noise}}(n)Pnoise(n): Az nnn zajfotonok (pl. termikus zaj vagy háttérfény) észlelésének valószínűségi eloszlása.

Az nnn fotonok detektálásának teljes valószínűsége egy adott időpontban a következő eloszlások keveréke:

Pösszes(n)=Pjel(n)+Pzaj(n)P_{\szöveg{összes}}(n) = P_{\szöveg{jel}}(n) + P_{\szöveg{zaj}}(n)Pösszes(n)=Psignal(n)+Pzaj(n)

A fotonok optimális megkülönböztetéséhez a rendszer úgy állítja be a TTT érzékelési küszöböt, hogy:

T=argmaxT(Psignal(T)Pnoise(T))T = \arg\max_{T} \left( \frac{P_{\text{signal}}(T)}{P_{\text{noise}}(T)} \right)T=argTmax(Pnoise(T)Psignal(T))

Ez maximalizálja a jel-zaj arányt (SNR), biztosítva, hogy a detektor nagyobb valószínűséggel regisztráljon fotoneseményt a jelből, mint zajból.

Adaptív fotonküszöbölés megvalósítása

Az adaptív fotonküszöbölés magában foglalja a TTT küszöbérték dinamikus beállítását a detektor valós idejű visszajelzése alapján. Ez gyakran rekurzív algoritmusokkal történik, amelyek frissítik a küszöbértéket, amint több adat válik elérhetővé. Az egyik ilyen algoritmus lehet egy egyszerű gradiens emelkedés, ahol a küszöbértéket fokozatosan állítják be, hogy maximalizálják a Fisher Information (FI) értéket minden lépésnél:

piton

Kód másolása

def update_threshold(T, signal_photons, noise_photons, learning_rate=0,01):

"""

Frissíti a T fotonészlelési küszöbértéket a jel-zaj arány maximalizálása érdekében.

"""

signal_likelihood = np.közép(signal_photons > T)

noise_likelihood = np.középérték(noise_photons > T)

# A jel-zaj arány gradiensének kiszámítása

gradiens = (signal_likelihood - noise_likelihood) / (signal_likelihood * (1 - signal_likelihood))

# Frissítse a küszöbértéket gradiens emelkedéssel

T_new = T + learning_rate * gradiens

Visszatérési T_new

# Szimulációs paraméterek

initial_threshold = 2,0

küszöbértékek = [initial_threshold]

i esetén a tartományban (100):

# Frissítési küszöb több iteráción keresztül

new_threshold = update_threshold(küszöbértékek[-1]; signal_photons; noise_photons)

küszöbértékek.hozzáfűzés(new_threshold)

Ebben a kódban iteratív megközelítéssel szimuláljuk a küszöbérték valós idejű frissítésének folyamatát. Ahogy a rendszer folytatja a fotonok észlelését, a TTT küszöbérték fejlődik, hogy maximalizálja az észlelési pontosságot.

Fisher információk és adaptív érzékelés

A Fisher-információ, amint azt korábban tárgyaltuk, döntő szerepet játszik az adaptív foton-megkülönböztetés optimális beállításainak meghatározásában. Ahogy a rendszer fotondetektálási eseményeket halmoz fel, a Fisher Information metrika segítségével folyamatosan finomíthatja fotondetektálási stratégiáját.

Egy adaptív kvantumérzékelő rendszerben a Fisher-információs I(T)I(T)I(T) a TTT fotonküszöb alapján számítják ki, és az érzékelő rendszer frissíti a küszöbértéket az I(T)I(T)I(T) maximalizálása érdekében. Ez a megközelítés biztosítja, hogy a rendszer mindig maximális pontossággal működjön, még akkor is, ha a környezeti feltételek (pl. zajszint) ingadoznak.

Alkalmazások a Quantum LiDAR-ban és a Quantum Radarban

Quantum LiDAR: A Quantum LiDAR-ban az adaptív fotonfelismerés lehetővé teszi a pontos távolságmérést még kihívást jelentő környezetekben is, például gyenge fényviszonyok között vagy nagy zajszintű háttérrel. A fotonküszöb folyamatos, valós idejű beállításával a kvantum LiDAR rendszerek nagyobb felbontást és pontosságot érhetnek el a klasszikus LiDAR rendszerekhez képest.

A jelfotonok (a céltárgyról visszaverődő) és a zajfotonok (háttérfény vagy termikus zaj) megkülönböztetésének képessége különösen hasznos a nagy hatótávolságú alkalmazásokban, ahol a jelfotonok kevések és messze vannak.

Kvantumradar: A kvantumradar rendszerekben a fotonok megkülönböztetése javítja a radar azon képességét, hogy nagy zajszintű környezetben, például katonai alkalmazásokban vagy kedvezőtlen időjárási körülmények között észlelje a célpontokat. A jel-zaj arány adaptív küszöbértékkel történő maximalizálásával a kvantumradar-rendszerek felülmúlhatják a klasszikus radarrendszereket a gyenge jelek észlelésében.

Foton megkülönböztetés és kvantumkommunikáció

A fotonok megkülönböztetése szintén kulcsfontosságú a kvantumkommunikációs rendszerekben, különösen a kvantumkulcs-elosztási (QKD) protokollokban. A QKD-ben a cél a kriptográfiai kulcsok biztonságos cseréje egyetlen foton küldésével két fél között. Az adaptív fotonfelismerés segít csökkenteni a hibaarányt azáltal, hogy kiszűri a zajfotonokat, és biztosítja, hogy csak valódi jelfotonokat használjanak a kulcsgenerálási folyamatban.

Az adaptív érzékelő algoritmusok használatával a QKD rendszerek dinamikusan módosíthatják észlelési paramétereiket a biztonság maximalizálása és a lehallgatás esélyének minimalizálása érdekében.

Következtetés

A fotonok megkülönböztetése adaptív kvantumérzékelési technikákkal integrálva hatékony eszközt biztosít a kvantumrendszerek teljesítményének optimalizálásához. Az észlelési küszöbértékek dinamikus beállításával és a Fisher-információk maximalizálásával ezek a rendszerek nagy pontosságot érhetnek el számos alkalmazásban, beleértve a Quantum LiDAR-t, a Quantum Radart és a biztonságos kvantumkommunikációt.

Az adaptív kvantumérzékelés jelentős előrelépést jelent a hagyományos érzékelési technológiákhoz képest, lehetővé téve a pontosság és a zajállóság új szintjeit, amelyek kritikus fontosságúak a kvantumtechnológiák jövője szempontjából.

A következő fejezet a fotonfelismerő rendszerek gyakorlati alkalmazásához szükséges hardvert és szoftvert vizsgálja.

Ezzel befejeződik a 2.3. fejezet: Fotonfelismerés az adaptív kvantumérzékeléshez.

2. fejezet: A fotonfelismerő: technológia és alapok

2.4 Hardver és szoftver fotonfelismerő rendszerekhez

A fotonfelismerés sikeres megvalósítása az adaptív kvantumérzékelésben a legmodernebb hardverre és fejlett szoftveres algoritmusokra támaszkodik, amelyek együtt dolgoznak a fotonesemények pontos észlelésében, szűrésében és elemzésében. Ez a fejezet feltárja a kulcsfontosságú hardverkomponenseket, például a fotondetektorokat, a szupravezető eszközöket és az optikai rendszereket, valamint a valós idejű adatfeldolgozáshoz, a visszacsatolás-vezérléshez és az adaptív érzékelés optimalizálásához szükséges szoftvereket.

Hardver fotonfelismerő rendszerekhez

Minden foton-megkülönböztető rendszer lényege az a képesség, hogy hatékonyan detektálja az egyes fotonokat, miközben megkülönbözteti a jelfotonokat és a zajt. A hardverbeállítást optimalizálni kell a nagy hatékonyság, az alacsony sötétszám és a változó fényszintek kezelésének képessége érdekében, különösen az olyan alkalmazásokban, mint a Quantum LiDAR, a Quantum Radar és a biztonságos kvantumkommunikáció. Az alábbiakban bemutatjuk a legfontosabb hardverösszetevőket:

1. Egyfoton-detektorok (SPD-k)

Az egyfotondetektorok a kvantumérzékelő rendszerek lelke. A fotonok megkülönböztetésében használt SPD-k két leggyakoribb típusa a következő:

Szupravezető nanohuzal egyfoton detektorok (SNSPD-k): Az SNSPD-k rendkívül érzékeny detektorok, amelyek kiváló időzítési felbontást, alacsony sötétszámot és magas fotondetektálási hatékonyságot (PDE) kínálnak. Ezek a detektorok ideálisak gyenge fényviszonyok között történő alkalmazásokhoz, például kvantumérzékeléshez, ahol kritikus fontosságú az egyes fotonok pontos észlelése.

Teljesítménymutatók:

\text{Detektálási hatékonyság} (\eta) = \frac{\text{Detektált fotonok}}{\text{Beeső fotonok}} \quad \text{(általában több mint 80% SNSPD-k esetén)}

Sötét számlálási arány (DCR):

DCR=False Photons DetectedTime(másodpercszámban mérve)\text{DCR} = \frac{\text{False Photons Detected}}{\text{Time}} \quad \text{(másodpercszámban mérve)}DCR=TimeFalse Észlelt fotonok(másodpercszámban mérve)

Az SNSPD-k DCR-értékei általában másodpercenként 1-100 darabszám tartományban vannak, így alkalmasak nagy pontosságú kvantummérésekre.

Lavina fotodiódák (APD-k): Az APD-ket robusztusságuk és alacsonyabb költségük miatt gyakran használják fotonszámláló rendszerekben. Geiger üzemmódban működnek, ahol fotonokat detektálnak mérhető elektromos impulzussá erősítve. Bár általában magasabb a sötét számuk az SNSPD-khez képest, elérhetőségük miatt népszerű választás számos alkalmazáshoz.

Utópulzáló hatások: Az APD-k szenvednek az utópulzálástól, ahol további hamis foton eseményeket észlelnek az előző foton maradék töltése miatt. Ennek mérsékléséhez összetettebb jelfeldolgozási megközelítésre van szükség.

2. Szupravezető áramkörök és kriogén rendszerek

Az SNSPD-k működtetéséhez a szupravezető áramköröket kriogén hőmérsékletre (jellemzően 4K alá) kell hűteni a szupravezetés és a magas fotondetektálási hatékonyság elérése érdekében. A kriogén rendszerek biztosítják a szükséges alacsony hőmérsékletet annak biztosítása érdekében, hogy a hőingadozásokból származó zaj minimális legyen.

Hűtési mechanizmus: A kriohűtők, például a Gifford-McMahon vagy az impulzuscsöves hűtők az SNSPD-k üzemi hőmérsékletének fenntartására szolgálnak. Ezek a rendszerek gondos kalibrálást igényelnek a termikus zaj elkerülése érdekében, amely zavarhatja a fotondetektálást.

3. Optikai beállítás:

A hatékony fotonfelismeréshez fejlett optikai beállításra van szükség a fotonok detektorra történő összegyűjtéséhez, irányításához és fókuszálásához. Ez magában foglalja:

Sugárosztók: A bejövő fénysugár több útvonalra osztására szolgál egyidejű mérésekhez.
Optikai szűrők: Specifikus fotonhullámhosszak izolálására alkalmazzák a zaj csökkentése vagy a nem kívánt fotonok kiszűrése érdekében.
Lencsék és tükrök: A nagy pontosságú lencsék minimális veszteséggel fókuszálják a fényt a fotondetektorra, míg a tükröket arra használják, hogy a fotonokat a megfelelő optikai útvonalakra irányítsák.

Szoftver fotonfelismerő rendszerekhez

A fotonfelismerő rendszerek összetett szoftveres algoritmusoktól függenek, amelyek valós időben elemzik az észlelt fotonokat, és visszajelzést adnak az észlelési küszöbértékek optimalizálásához. Az elsődleges szoftverkövetelmények közé tartoznak a fotonszámlálás, a küszöbérték-beállítás és a Fisher-információmaximalizálás algoritmusai.

1. Fotonszámláló és jelfeldolgozó algoritmusok

A fotonszámlálás az a folyamat, amely egy adott időszakban észlelt fotonesemények számát méri. A hatékony kvantumérzékelő rendszer érdekében a szoftvernek valós idejű fotonszámláló algoritmusokat kell megvalósítania, amelyek képesek megkülönböztetni a jelfotonokat és a zajt.

Algoritmus a fotonszámláláshoz Pythonban:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

def photon_counter(detected_photons, küszöbérték):

"""

Megszámolja az adott küszöbérték feletti fotonesemények számát.

:p aram detected_photons: Detektált fotonértékek tömbje

:p aram küszöb: A fotonok észlelésének detektálási küszöbértéke

:return: A küszöbérték feletti fotonok száma

"""

visszatérési érték: np.szum(detected_photons > küszöbérték)

# Példa a használatra

detected_photons = np.random.randn(100) # Szimulált fotondetektálások

küszöb = 0,5 # Küszöbérték meghatározása

count = photon_counter(detected_photons; küszöbérték)

print(f"A küszöbérték felett észlelt fotonok száma: {count}")

2. Adaptív küszöbbeállítás

Az adaptív kvantumérzékelésben a fotonok észlelésének küszöbértékét valós időben állítják be a környezetből érkező visszajelzések alapján. A cél a jel-zaj arány maximalizálása a pontos fotondetektálás biztosítása mellett.

Rekurzív küszöbbeállítási algoritmus:

piton

Kód másolása

def adaptive_threshold_update(küszöb; signal_photons, noise_photons; learning_rate=0,05):

"""

Frissíti a fotondetektálási küszöbértéket a valós idejű visszajelzések alapján.

:p aram küszöbértéke: Aktuális küszöbérték

:p aram signal_photons: Detektált jelfotonok

:p aram noise_photons: Detektált zajfotonok

:p aram learning_rate: A küszöbérték-kiigazítás mértéke

:return: Frissített küszöbérték

"""

signal_ratio = np.közép(signal_photons > küszöbérték)

noise_ratio = np.közép(noise_photons > küszöbérték)

# Gradiens emelkedés a jel-zaj arány maximalizálásához

gradiens = (signal_ratio - noise_ratio) / (signal_ratio * (1 - signal_ratio))

visszatérési küszöb + learning_rate * gradiens

# Szimulálja az észlelt jel és zaj fotonokat

signal_photons = np.random.poisson(5, 100)

noise_photons = np.random.poisson(2, 100)

# Végezze el az adaptív küszöbbeállítást

initial_threshold = 0,5

new_threshold = adaptive_threshold_update(initial_threshold; signal_photons; noise_photons)

print(f"Frissített fotondetektálási küszöbérték: {new_threshold}")

Ez a Python-kód adaptív küszöbérték-frissítéseket szimulál, és megmutatja, hogy a valós idejű visszajelzés hogyan befolyásolja a rendszer észlelési pontosságát. A küszöb dinamikus beállításával a fotonfelismerő akkor is képes fenntartani az optimális teljesítményt, ha a környezet változik.

3. Fisher információk maximalizálása

A Fisher-információk maximalizálása biztosítja, hogy a kvantumérzékelő rendszer a lehető legtöbb információt nyerje ki minden fotondetektálási eseményből. A Fisher Information I(θ)I(\theta)I(θ) metrikaként szolgál a rendszer észlelési és érzékelési képességeinek optimalizálására. A szoftveres algoritmusok kiszámíthatják a Fisher-információkat, és felhasználhatják azokat a küszöbérték-beállítási folyamat irányítására.

Valós idejű visszajelzés és adaptív érzékelés

Az optimális teljesítmény érdekében a fotonfelismerő rendszereknek valós idejű visszajelzést kell adniuk az érzékelőnek, dinamikusan módosítva a beállításokat a folyamatos adatelemzés alapján. Ez a visszacsatolási hurok biztosítja, hogy az érzékelő alkalmazkodóképes és ellenálló maradjon a környezeti feltételek változásaihoz, például az ingadozó zajszintekhez vagy a változó fényintenzitáshoz.

A hardver és szoftver komponensek együttműködnek annak biztosítása érdekében, hogy minden fotondetektálás pontos legyen, és hogy a rendszer valós időben alkalmazkodjon. A nagy pontosságú detektorok és a fejlett adaptív algoritmusok kombinálásával ezek a rendszerek páratlan pontosságot és megbízhatóságot érnek el a kvantum LiDAR-tól a kvantumkommunikációig terjedő alkalmazásokban.

Következtetés

A fejlett hardver és intelligens szoftver algoritmusok integrációja kritikus fontosságú a fotonfelismerő rendszerek adaptív kvantumérzékelési alkalmazásokban történő sikeres telepítéséhez. A hardverelemek, mint például az SNSPD-k és a kriogén rendszerek biztosítják a szükséges alapot a pontos fotondetektáláshoz, míg a szoftver biztosítja, hogy a rendszer alkalmazkodjon a változó körülményekhez és maximalizálja teljesítményét.

Ezek a technológiák együttesen úttörő előrelépéseket tesznek lehetővé olyan területeken, mint a kvantumkommunikáció, a kvantumradar és az autonóm navigáció, lefektetve a jövőbeli kvantumtechnológiák alapjait.

Ezzel lezárult a 2.4. fejezet: Hardver és szoftver fotonmegfigyelő rendszerekhez.

3. fejezet: Az N-fotonkötegek és szerepük a kvantumérzékelésben

3.1 Bevezetés az N-fotonkötegek kibocsátásába

Az N-fotonkötegek kibocsátása döntő előrelépést jelent a kvantumérzékelés területén, mivel fokozott ellenőrzést biztosít a fotonállapotok felett, és lehetővé teszi a kvantummérések nagyobb pontosságát. Ezek az egyidejűleg kibocsátott fotonkötegek vagy fotoncsoportok egyedi kvantumtulajdonságokkal rendelkeznek, amelyek új lehetőségeket nyitnak meg a nagy felbontású érzékelésben, kommunikációban és képalkotásban. Ez a fejezet feltárja az N-fotonkötegek alapfogalmait, generálási mechanizmusaikat és alkalmazásukat a kvantumérzékelési és kommunikációs technológiákban.

Az N-foton kötegek fogalma

A klasszikus fényforrásokban a fotonok véletlenszerűen kerülnek kibocsátásra, ami a fotonesemények Poisson-eloszlását eredményezi. Ezzel szemben az N-fotonköteg-kibocsátás egy meghatározott számú foton, N egyidejű kibocsátására utal, ami erősen korrelált kvantumállapotot hoz létre. Ez a korreláció fokozott szabályozást és érzékenységet tesz lehetővé a kvantumoptikai kísérletekben.

Kvantummechanikai értelemben az N-fotonköteg-állapotokat magasabb rendű fotonszámállapotok írják le, amelyeket gyakran a következőképpen fejeznek ki:

∣N⟩=(a^†)NN!∣0⟩|N\rangle = \frac{(\hat{a}^\tőr)^N}{\sqrt{N!}} |0\rangle∣N⟩=N!(a^†)N∣0⟩

ahol a^†\hat{a}^\daggera^† a foton-létrehozási operátor, NNN a kötegben lévő fotonok száma, ∣ 0⟩|0\rangle∣0⟩ pedig a vákuumállapot. Ezek a fotonkötegek nem klasszikus viselkedést mutathatnak, mint például az antibunching, ahol a fotonokat az egyidejű észlelés elnyomott valószínűségével bocsátják ki, és az összefonódás, ahol a fotonállapotok erősen korrelálnak térben, időben vagy polarizációban.

N-fotonkötegek előállításának mechanizmusai

Számos módszer létezik N-fotonkötegek létrehozására kvantumoptikai rendszerekben, amelyek mindegyike különböző szintű vezérlést és alkalmazhatóságot kínál a különböző érzékelési technológiákhoz:

1. Üreg kvantumelektrodinamika (üreg QED)

Az üreges QED-ben az N-fotonkötegek a fotonok és az optikai üregbe zárt atomok közötti kölcsönhatás révén keletkeznek. Az atomi állapotok rezonáns üreg módussal történő összekapcsolásával a fotonkibocsátás szabályozható és testre szabható az adott fotonszámállapotokhoz.

Jaynes-Cummings modell: A Jaynes-Cummings modell egy kétszintű atom és egy egymódusú kvantált elektromágneses mező (fotonok) közötti kölcsönhatást írja le. Ebben a modellben N-fotonkötegek hozhatók létre, ha a kölcsönhatás meghatározott feltételekhez van hangolva, lehetővé téve a fotoncsomagok koherens generálását.

Az interakciót irányító Hamilton-elméletet a következő képlet adja meg:

H^JC=ħg(σ^+a^+σ^−a^†)\hat{H}_{\text{JC}} = \hbar g \left( \hat{\sigma}^+ \hat{a} + \hat{\sigma}^- \hat{a}^\tőr \jobb)H^JC=ħg(σ^+a^+σ^−a^†)

ahol ggg az atom és a mező közötti csatolási állandó, σ^+\hat{\sigma}^+σ^+ és σ^−\hat{\sigma}^-σ^− az atomemelő és -csökkentő operátorok, és a^\hat{a}a^, a^†\hat{a}^\daggera^† a foton megsemmisítési és létrehozási operátorai. A kölcsönhatási idő és az üregparaméterek szabályozásával hatékonyan generálhatók N-fotonkötegek.

2. Parametrikus lefelé történő konverzió

Az N-fotonkötegek előállításának másik gyakori technikája a parametrikus lefelé konverzió (PDC), amelyben egy nagy energiájú foton két vagy több alacsonyabb energiájú fotonra oszlik. A nemlineáris kristály és a szivattyúnyaláb gondos beállításával, amelyet a lefelé átalakítási folyamatban használnak, multifoton állapotok generálhatók.

Másodrendű nemlineáris kölcsönhatás: A PDC-folyamat Hamilton-féle értékét a következőképpen fejezzük ki:

H^PDC=ħχ(2)(a^p†a^sa^i+a^pa^s†a^i†)\hat{H}_{\text{PDC}} = \hbar \chi^{(2)} \left( \hat{a}_p^\tőr \hat{a}_s \hat{a}_i + \hat{a}_p \hat{a}_s^\tőr \hat{a}_i^\tőr \right)H^PDC=ħχ(2)(a^p†a^sa^i+a^pa^s†a^i†)

ahol a^p\hat{a}_pa^p, a^s\hat{a}_sa^s és a^i\hat{a}_ia^i a szivattyú, jel és üresjárati foton üzemmódoknak felelnek meg, χ(2)\chi^{(2)}χ(2) pedig a kristály másodrendű érzékenysége. A folyamat speciális fázisillesztési feltételekhez való hangolásával N-fotonkötegek hozhatók létre nagy hűséggel.

3. Sötét állapotok és Antibunching

A sötét állapotok olyan kvantumállapotok, amelyek nem sugároznak energiát a környezetbe. Ezek az állapotok felhasználhatók N-fotonkötegek létrehozására pontos időzítésvezérléssel, különösen atomi és kvantumpont-rendszerekben. Az antibunching arra a jelenségre utal, amikor a fotonok egyenként kerülnek kibocsátásra, biztosítva, hogy két vagy több foton egyidejű észlelésének valószínűsége minimális legyen.

Másodrendű korrelációs függvény: Az antibunchingot gyakran jellemzi a g(2)(τ)g^{(2)}(\tau)g(2)(τ) másodrendű korrelációs függvény, amely két, τ\tauτ időkésleltetéssel elválasztott foton detektálásának valószínűségét méri. Az ideális egyfoton-kibocsátó esetében g(2)(0)=0g^{(2)}(0) = 0g(2)(0)=0, ami tökéletes antibunchingot jelez. N-fotonkötegek esetében ez a funkció segít a fotonkibocsátási jellemzők értékelésében:

G(2)(τ)=⟨A^†(T)A^†(T+Τ)A^(T)⟩⟨A^†(T)A^(T)⟩2G^{(2)}(\Tau) = \frac{\langle \hat{a}^\Dagger(T) \hat{a}^\Dagger(T+\Tau) \hat{a}(t+\tau) \hat{a}(t) \rangle}{\langle \hat{a}^\dagger(t) \hat{a}(t) \rangle^2}g(2)(τ)=⟨a^†(t)a^(t)⟩2⟨a^†(t)a^†(t+τ)a^(t+τ)a^(t)⟩

A kvantumrendszer g(2)(0)g^{(2)}(0)g(2)(0) minimalizálása érdekében történő vezérlésével a rendszer biztosítja, hogy a fotonok kötegekben legyenek kibocsátva, így alkalmas nagy pontosságú kvantumérzékelési alkalmazásokra.

N-fotonkötegek alkalmazása a kvantumérzékelésben

Az N-fotonkötegek generálása új lehetőségeket nyit meg a kvantumérzékelési technológiákban. Ezek a fotonkötegek növelhetik a mérések pontosságát azáltal, hogy növelik a fotoneseményenkénti információ mennyiségét és javítják a jel-zaj arányt kihívást jelentő környezetekben.

1. Kvantum LiDAR

A Quantum LiDAR rendszerekben az N-fotonkötegek fokozott felbontást és zajállóságot biztosítanak. A fotonkötegek koherens jellege lehetővé teszi a rendszer számára, hogy nagyobb térbeli és időbeli pontosságot érjen el, ami kritikus fontosságú a tárgyak gyenge fényviszonyok vagy magas zajszint melletti észleléséhez.

LiDAR tartomány pontossága: Az N-fotonkötegek használata javítja a tartománydetektálás pontosságát, ahol a ΔR\Delta RΔR tartományfelbontás a fotonok λ\lambdaλ hullámhosszától és a fotonkötegek időbeli koherenciájától függ:

ΔR=cΔτ2\Delta R = \frac{c \Delta \tau}{2}ΔR=2cΔτ

Itt ccc a fénysebesség, Δτ\Delta \tauΔτ pedig az N-fotonköteg koherencia által biztosított időbeli felbontás. Az NNN növelésével javítható a hatékony felbontás.

2. Kvantum radar

A kvantumradar-rendszerek kihasználják azt a képességüket, hogy nagy zajszintű környezetben is képesek megoldani a célpontokat. Az N-fotonkötegek korrelált jellege csökkenti a termikus és légköri zaj okozta hibaarányokat, így ideálisak védelmi és felügyeleti alkalmazásokhoz.

Jel-zaj arány (SNR): Az N-fotonkötegeket használó kvantumradar-rendszerek SNR-je javult a fotonok közötti fokozott korreláció miatt. Az SNR a következőképpen fejezhető ki:

SNR=⟨S⟩⟨Nnoise⟩\text{SNR} = \frac{\langle S \rangle}{\sqrt{\langle N_{\text{noise}} \rangle}}SNR=⟨Nnoise⟩⟨S⟩

ahol SSS a jel fotonszáma, NnoiseN_{\text{noise}}Nnoise pedig a zaj fotonok száma. Az N-fotonkötegek használatával az SSS növekszik, javítva a radarrendszer képességét a gyenge jelek észlelésére zajos környezetben.

Következtetés

Az N-fotonkötegek kibocsátása jelentős előrelépést jelent a kvantumérzékelési technológiák terén. A nagymértékben korrelált fotonállapotok létrehozásával ezek a kötegek fokozott vezérlést, pontosságot és zajállóságot biztosítanak, amelyek kritikus fontosságúak a kvantum LiDAR, a Quantum Radar és a biztonságos kvantumkommunikáció alkalmazásaihoz. Ezeknek a fotonkötegeknek a gyakorlati rendszerekben való hasznosításának képessége új határokat nyit meg a nagy pontosságú érzékelésben és mérésben, előkészítve az utat a kvantumtechnológiák áttöréséhez.

Ezzel befejeződik a 3.1. fejezet: Bevezetés az N-fotonkötegek kibocsátásába.

3. fejezet: Az N-fotonkötegek és szerepük a kvantumérzékelésben

3.2 A multifoton állapotok elméleti kerete

A multifoton állapotok generálása és szabályozása alapvető fontosságú a kvantumérzékelés, a kommunikáció és az információs technológiák fejlődéséhez. Ebben a fejezetben átfogó elméleti keretet nyújtunk a multifoton állapotok megértéséhez, különös tekintettel az N-foton kötegekre és szerepükre a kvantummérés pontosságának növelésében. Ezek a multifoton állapotok kvantumkorrelációkat mutatnak, amelyek lehetővé teszik a rendkívül érzékeny érzékelő rendszerek és biztonságos kommunikációs protokollok fejlesztését.

Multifoton kvantumállapotok

A multifoton állapot olyan kvantumállapot, amelyben több foton egyszerre bocsátódik ki, vagy több módban összefonódik. Ezeket az állapotokat az a^†\hat{a}^\daggera^† és a^\hat{a}a^ fotonteremtési és annihilációs operátorok írják le, amelyek engedelmeskednek a bozonikus kommutációs relációknak:

[a^,a^†]=1[\hat{a}, \hat{a}^\tőr] = 1[a^,a^†]=1

N-foton állapotok esetén a kvantumállapot a következőképpen ábrázolható:

∣N⟩=(a^†)NN!∣0⟩|N\rangle = \frac{(\hat{a}^\tőr)^N}{\sqrt{N!}} |0\rangle∣N⟩=N!(a^†)N∣0⟩

ahol ∣0⟩|0\rangle∣0⟩ a vákuumállapot, NNN pedig az állapotban lévő fotonok száma. A multifoton állapotok kvantumkorrelációkat mutathatnak, mint például a foton-összefonódás, amelyek olyan nem klasszikus jelenségekhez vezetnek, mint a szorítás, az antibunching és az összefonódás, amelyek mindegyike kulcsfontosságú jellemzője a kvantum-továbbfejlesztett érzékelésnek.

Koherens és Fock államok

A kvantumoptikában a két legszélesebb körben használt kvantumállapot a koherens állapotok és a Fock állapotok (számállapotok). A koherens állapotok a fotonszámállapotok és a közelítő klasszikus fény szuperpozíciói, míg a Fock állapotok pontos fotonszám-eloszlásokat képviselnek.

Koherens állapotok: A koherens állapotok ∣α⟩|\alpha\rangle∣α⟩ az a^\hat{a}a^ megsemmisítési operátor sajátállapotai:

a^∣α⟩=α∣α⟩\hat{a} |\alpha\rangle = \alpha |\alpha\ranglea^∣α⟩=α∣α⟩

ahol α\alfaα a koherens állapot amplitúdóját kifejező komplex szám. A koherens állapotok Poisson-féle fotonszám-eloszlással rendelkeznek, ahol az nnn fotonok megtalálásának P(n)P(n)P(n) valószínűsége:

P(n)=∣α∣2ne−∣α∣2n! P(n) = \frac{|\alpha|^{2n} e^{-|\alpha|^2}}{n!}P(n)=n!∣α∣2ne−∣α∣2

A koherens állapotok hasznosak a klasszikus fényforrásokban, de nem nyújtanak ugyanolyan pontosságot, mint a kvantumérzékelésben használt számállapotok.

Fock (szám) állapotok: Fock államok ∣N⟩|N\rangle∣N⟩ pontos fotonszámállapotokat jelöl, ahol a fotonok száma pontosan NNN. Ezek az állapotok kulcsfontosságúak a kvantumérzékelésben, mivel csökkentett zajt és nagyobb pontosságot mutatnak a koherens állapotokhoz képest. A fotonszám varianciája Fock állapotok esetén nulla:

⟨(ΔN)2⟩=0\langle (\Delta N)^2 \rangle = 0⟨(ΔN)2⟩=0

A számbizonytalanság hiánya miatt a Fock állapotok ideálisak a kvantummal továbbfejlesztett érzékelési alkalmazásokhoz, például a LiDAR-hoz és a kvantumradarhoz.

Összefonódott multifoton állapotok

A multifoton állapotok egyik legerősebb aspektusa az összefonódás kimutatásának képessége. Az összefonódott fotonpárok vagy -csoportok olyan folyamatokkal hozhatók létre, mint a spontán paraméteres lefelé konverzió (SPDC) vagy az üreges kvantumelektrodinamika (QED). Az összefonódás olyan korrelációkhoz vezet a fotonok között, amelyek nem magyarázhatók klasszikusan, és kulcsfontosságú a kvantumérzékelési és kommunikációs technológiák számára.

Bell-állapotok: A harangállapotok a kétfoton-összefonódott állapotok egy speciális típusa, és számos kvantumkommunikációs protokoll alapját képezik. Egy tipikus Bell állapot a következőképpen íródik:

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

ahol ∣0⟩|0\rangle∣0⟩ és ∣1⟩|1\rangle∣1⟩ a foton két lehetséges állapotát jelöli. Ez a fajta összefonódás lehetővé teszi, hogy az egyik foton mérése befolyásolja a másik állapotát, még akkor is, ha nagy távolságok választják el egymástól (nem lokalitás).

GHZ állapotok: A Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) állapotok a Bell állapotok kiterjesztései kettőnél több fotonra. Például egy háromfoton GHZ állapotot a következőképpen írunk:

∣GHZ⟩=12(∣000⟩+∣111⟩)|\text{GHZ}\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}} (|000\rangle + |111\rangle)∣GHZ⟩=21(∣000⟩+∣111⟩)

A GHZ-állapotok értékesek a kvantumérzékelésben, mert magasabb rendű korrelációkat biztosítanak, amelyek kihasználhatók a mérés pontosságának javítására a multifoton rendszerekben.

Szorított állapotok és kvantumzajcsökkentés

A fény összenyomott állapotai olyan kvantumállapotok, ahol az egyik kvadratúrában (pl. pozícióban vagy lendületben) a bizonytalanság (variancia) a vákuumszint alá csökken, míg a konjugált kvadratúra bizonytalansága növekszik, hogy megfeleljen a Heisenberg-féle határozatlansági elvnek. A szorított állapotokat a következők képviselik:

∣ψszorított⟩=S(r)∣α⟩|\psi_{\szöveg{kiszorított}}\rangle = S(r) |\alfa\rangle∣ψszorított⟩=S(r)∣α⟩

ahol S(r)S(r)S(r) az rrr szorítóparaméterrel rendelkező szorítóoperátor, és ∣α⟩|\alpha\rangle∣α⟩ a kezdeti állapot. A kvantumérzékelésben a préselt állapotokat a zaj csökkentésére és a mérések jel-zaj arányának javítására használják. A szorított állapot kvadratúra varianciája a következőképpen írható fel:

⟨(ΔX)2⟩=e−2r,⟨(ΔP)2⟩=e2r\langle (\Delta X)^2 \rangle = e^{-2r}, \quad \langle (\Delta P)^2 \rangle = e^{2r}⟨(ΔX)2⟩=e−2r,⟨(ΔP)2⟩=e2r

ahol XXX és PPP az állapot pozíció- és lendületkomponenseinek kvadratúra operátorai.

Foton csomózás és Antibunching

A fotoncsomózás és az antibunching olyan kvantumhatások, amelyek leírják a fotonok azon hajlamát, hogy csoportokban (csomózás) vagy egyénileg (antibunching) érkezzenek. Ezek a hatások kritikusak a kvantumoptikában, és a g(2)(0)g^{(2)}(0)g(2)(0) másodrendű korrelációs függvénnyel mérhetők.

Fotoncsomózás: A klasszikus fényforrások, például a termikus fény esetében a fotonok hajlamosak összecsomósodni, ami g(2)(0)>1g^{(2)}(0) > 1g(2)(0)>1-hez vezet. Ez a viselkedés jellemző a kaotikus fényforrásokra.
Photon Antibunching: A kvantum fényforrások, mint például az egyfoton-kibocsátók, antibunchingot mutatnak, ahol g(2)(0)<1g^{(2)}(0) < 1g(2)(0)<1. Ez azt jelenti, hogy a fotonokat egyenként bocsátják ki, és kisebb a valószínűsége annak, hogy egyszerre több fotont észlelnek. Az antibunching a kvantum fényforrások jellemzője, és elengedhetetlen a precíziós érzékelési alkalmazásokhoz.

A másodrendű korrelációs függvény definíciója:

A τ=0\tau = 0τ=0 esetén a g(2)(0)g^{(2)}(0)g(2)(0) információt nyújt a fotonok csomózási vagy csomózásgátló viselkedéséről.

A multifoton állapotok alkalmazása a kvantumérzékelésben

A multifoton állapotok számos kvantumérzékelési technológia középpontjában állnak, fokozott pontosságot, zajcsökkentést és a környezeti hatásokkal szembeni ellenálló képességet biztosítanak. Néhány kulcsfontosságú alkalmazás:

Quantum LiDAR: Multifoton állapotok használata a kvantum LiDAR rendszerek felbontásának és hatótávolságának javítására. Az összefonódott fotonpárok nagyobb pontosságot biztosítanak a tárgyak detektálásakor gyenge fényviszonyok vagy magas zajszint mellett.
Kvantumképalkotás: A multifoton állapotok lehetővé teszik a nagy felbontású képalkotást kevesebb fotonnal, csökkentve az érzékeny biológiai minták károsodását kvantummal feljavított mikroszkópiában.
Kvantumkommunikáció: A biztonságos kommunikációs protokollok, például a kvantumkulcs-elosztás (QKD) multifotonnal összefonódott állapotokra támaszkodnak annak biztosítása érdekében, hogy minden lehallgatási kísérlet észlelhető legyen.

Következtetés

A multifoton állapotok elméleti kerete megalapozza az érzékelésben és kommunikációban használt fejlett kvantumrendszerek megértését. A Fock állapotok, az összefonódott fotonpárok, a préselt fény és más nem klasszikus fotonállapotok egyedi tulajdonságainak kihasználásával példátlan pontosságot lehet elérni a mérésben és az átvitelben. Ahogy folytatjuk a kvantumtechnológiák fejlesztését, a multifoton állapotok szerepe kritikus lesz a kvantumérzékelés és -kommunikáció határainak kitolásában.

Ezzel lezárult a 3.2. fejezet: A multifoton állapotok elméleti kerete.

3. fejezet: Az N-fotonkötegek és szerepük a kvantumérzékelésben

3.3 Antibunching és sötét állapotok a fotongenerálásban

A fotonok antibunching és a sötét állapotok kulcsfontosságú kvantumjelenségek, amelyek számos fejlett kvantumoptikai rendszer alapját képezik. Ezek a hatások központi szerepet játszanak a kvantumérzékelésben, kvantumkommunikációban és képalkotásban használt nem klasszikus fényforrások létrehozásában. Ebben a részben feltárjuk a fotonok antibunching mögötti fizikai elveket, a sötét állapotok szerepét a fotongenerálásban, valamint alkalmazásukat a kvantumtechnológiák tágabb kontextusában.

Photon Antibunching: a kvantumfény aláírása

A fotongátlás egy kvantumhatás, ahol a fotonok inkább egyenként, mint csomókban érkeznek, ellentétben a klasszikus fényforrásokkal, például a termikus fénnyel, ahol a fotonok csoportokban érkeznek. Az antibunching a kvantumfény jellemzője, és jellemzően olyan rendszerekben figyelhető meg, amelyek egyetlen fotont generálnak, például kvantumpontokat vagy csapdába esett atomokat.

A csomózás vagy antibunching mértékét a g(2)(τ)g^{(2)}(\tau)g(2)(τ) másodrendű korrelációs függvénnyel mérjük, amely leírja annak valószínűségét, hogy két fotont detektálunk τ\tauτ időkülönbséggel. A klasszikus fény esetében a g(2)(0)>1g^{(2)}(0) > 1g(2)(0)>1, ami azt jelzi, hogy a fotonok hajlamosak összecsomózni, míg az antibunchingot mutató kvantumfény esetében g(2)(0)<1g^{(2)}(0) < 1g(2)(0)<1.

A másodrendű korrelációs függvényt a következő képlet adja meg:

G(2)(τ)=⟨A^†(T)A^†(T+τ)A^(T+Τ)A^(T)⟩⟨A^†(T)A^(T)⟩2G^{(2)}(\Tau) = \frac{\langle \hat{a}^\dagger(t) \hat{a}^\dagger(t + \tau) \hat{a}(t + \tau) \hat{a}(t) \rangle}{\langle \hat{a}^\dagger(t) \hat{a}(t) \rangle^2}g(2)(τ)=⟨a^†(t)a^(t)⟩2⟨a^†(t)a^†(t+τ)a^(t+τ)a^(t)⟩

ahol a^†\hat{a}^\daggera^† és a^\hat{a}a^ a fotonteremtés és -megsemmisítés operátorai, τ\tauτ pedig a fotondetektálási események közötti időkésleltetés.

Tökéletes egyfotonforrás esetén g(2)(0)=0g^{(2)}(0) = 0g(2)(0)=0, ami azt jelzi, hogy nincs két foton egyszerre kibocsátva. Ezt a hatást használják ki a kvantumkulcs-elosztó (QKD) rendszerekben, ahol az egyes fotonok biztosítják, hogy a kvantumállapot összeomlása miatt minden lehallgatási kísérlet észlelhető legyen.

Sötét állapotok és multifoton-kibocsátás

A sötét állapotok a kvantumoptika másik kulcsfontosságú jellemzője, különösen azokban a rendszerekben, ahol a fotonokat a lézermezőkkel kölcsönhatásba lépő atomok vagy molekulák bocsátják ki. A sötét állapot egy kvantum szuperpozíció, amelyben a rendszer "sötét" lesz a további gerjesztéshez, hatékonyan csapdába ejtve a rendszert egy nem emissziós állapotban. Ez a jelenség olyan rendszerekben tervezhető, mint az üreges kvantumelektrodinamika (QED), hogy szabályozza a fotonkibocsátást és létrehozza a kívánt fotonállapotokat.

Az üreges QED-ben az üregbe helyezett kétszintű atom sötét állapotba kerülhet a különböző fotonkibocsátási útvonalak közötti destruktív interferencia miatt. Ez a spontán emisszió elnyomását eredményezi, ami a kvantum fényforrások kulcsfontosságú aspektusa, amely lehetővé teszi a fotonkibocsátási események pontos szabályozását. Az ilyen rendszer Hamilton-féle kölcsönhatását a következő képlet adja meg:

H^int=ħg(a^†σ^−+a^σ^+)\hat{H}_{\text{int}} = \hbar g (\hat{a}^\tőr \hat{\szigma}^- + \hat{a} \hat{\szigma}^+)H^int=ħg(a^†σ^−+a^σ^+)

ahol ggg az atom és az üreges mód közötti csatolási szilárdság, σ^−\hat{\sigma}^-σ^− és σ^+\hat{\sigma}^+σ^+ az atom leeresztő és emelő operátorai, és a^†\hat{a}^\daggera^†, a^\hat{a}a^ a fotonteremtés és -megsemmisítés operátorai.

Antibunching egyfoton forrásokból

Az egyfotonforrások, mint például a kvantumpontok vagy az optikai üregekben lévő atomok, kibocsátásuk természetéből adódóan fotongátlást mutathatnak. Amikor egyetlen foton kerül kibocsátásra, a kvantumrendszernek el kell lazulnia, mielőtt egy másik foton kibocsátható, ami jellegzetes késleltetéshez vezet a fotonesemények között. Ez a hatás kulcsfontosságú az olyan kvantumkommunikációs protokollok esetében, amelyek pontos időzítést és az egyes fotonok ellenőrzését igénylik.

A gyakorlatban az antibunching jelenséget másodrendű korrelációs mérésekkel figyeljük meg, amelyek τ=0\tau = 0τ=0 süllyedést mutatnak. Ez azt jelzi, hogy két foton egyidejű észlelésének valószínűsége csökken a klasszikus fényforráshoz képest. Kísérletileg a fotonok antibunchingját gyakran megfigyelik a Hanbury Brown és a Twiss interferométerekben, ahol egy forrásból származó fotonokat szétválasztanak és két detektorra irányítják, lehetővé téve a korreláció mérését.

Sötét állapotok a kvantumvezérlésben

A kvantumvezérlésben és az optikai pumpálásban a sötét állapotok alapvető szerepet játszanak az atompopulációk manipulálásában. A lézermező konfigurációjának és hangolásának gondos megválasztásával a rendszer sötét állapotban is előállítható, amely megakadályozza a további fotonkibocsátást. Ez különösen hasznos a kvantummemóriákban, ahol elengedhetetlen a kvantuminformációk hosszú élettartamú atomi állapotokban, folyamatos fotonkibocsátás nélküli tárolása.

A kvantumoptikában a sötét állapotok gyakori példája a koherens populációcsapdázás (CPT) jelensége, ahol két lézermezőt használnak egy háromszintű atom meghajtására. Ha a lézerfrekvenciák és a detuningok helyesen vannak beállítva, a rendszer belép az alapállapotok koherens szuperpozíciójába, és nem bocsát ki fotonokat, ami sötét állapothoz vezet.

A háromszintű rendszer kvantumállapota CPT körülmények között a következőképpen jelenik meg:

∣ψdark⟩=Ω2∣1⟩−Ω1∣2⟩Ω12+Ω22|\psi_{\text{dark}}\rangle = \frac{\Omega_2 |1\rangle - \Omega_1 |2\rangle}{\sqrt{\Omega_1^2 + \Omega_2^2}}∣ψdark⟩=Ω12+Ω22Ω2∣1⟩−Ω1∣2⟩

ahol Ω1\Omega_1 Ω1 és Ω2\Omega_2 Ω2 a két lézermező Rabi frekvenciája, és ∣1⟩|1\rangle∣1⟩ és ∣2⟩|2\rangle∣2⟩ az atom két alapállapota. A lakosság továbbra is csapdában marad ebben a szuperpozícióban, és a rendszer sötétté válik a vezető lézermezők számára.

Alkalmazások a kvantumérzékelésben és kommunikációban

A fotonok antibunching és a sötét állapotok jelentős előnyöket kínálnak a kvantumérzékelő és kommunikációs rendszerekben. A kvantum LiDAR-ban például az a képesség, hogy egyetlen fotont vagy multifoton állapotot generáljon ellenőrzött statisztikákkal, pontosabb távolságmérést és jobb zajállóságot tesz lehetővé. A kvantumkommunikációban a sötét állapotok elengedhetetlenek olyan kvantumismétlők és memóriaeszközök kifejlesztéséhez, amelyek folyamatos fotonvesztés nélkül tárolják a kvantuminformációkat.

Kvantum LiDAR

A kvantum LiDAR rendszerekben az antibunched foton állapotok generálása lehetővé teszi a távolságok és objektumok pontos mérését minimális fotonveszteséggel. A kvantum LiDAR egyfoton-érzékenysége lehetővé teszi az észlelést gyenge fényviszonyok között, így ideális olyan alkalmazásokhoz, mint az autonóm járművek, ahol a pontos tárgyfelismerés kritikus fontosságú.

Kvantumkulcs-elosztás (QKD)

A sötét állapotok kulcsfontosságúak az olyan kvantumkommunikációs rendszerekben, mint a QKD, ahol a fotonkibocsátás elnyomásának képessége megakadályozhatja az információszivárgást és javíthatja a biztonságot. A rendszer sötét állapotban történő előkészítésével a kommunikációs csatornák biztonságban tarthatók, amíg az információ továbbítására nincs szükség, növelve a QKD protokoll általános robusztusságát.

Következtetés

A fotonok antibunching és a sötét állapotok jelenségei központi szerepet játszanak a modern kvantumtechnológiák fejlődésében. Ezeknek a kvantumhatásoknak a kihasználásával a kutatók nagymértékben ellenőrzött fotonforrásokat hozhatnak létre, amelyek növelik a kvantumérzékelő és kommunikációs rendszerek pontosságát. Ahogy fejlesztjük a fotonok kvantumszintű manipulálásának és észlelésének képességét, az olyan alkalmazások, mint a kvantum LiDAR, a kvantumképalkotás és a kvantumkommunikáció továbbra is profitálni fognak ezekből az alapelvekből.

Ezzel befejeződik a 3.3. fejezet: Antibunching and Dark States in Photon Generation.

3. fejezet: Az N-fotonkötegek és szerepük a kvantumérzékelésben

3.4 Koherens multifoton források a kvantumkommunikációban

A kvantumkommunikáció területén a koherens multifotonforrások létrehozása és manipulálása kulcsfontosságú szempont a kvantuminformációk biztonságos és hatékony továbbításának lehetővé tételéhez. A koherens multifoton állapotok olyan előnyöket kínálnak, mint a magasabb jel-zaj arány, a fotonveszteséggel szembeni robusztusság és a fotonfolyamokban kódolt információ nagyobb ellenőrzése. Ebben a részben feltárjuk a koherens multifoton források elméleti alapjait, generálási módszereit és alkalmazásait kvantumkommunikációs rendszerekben.

Bevezetés a koherens multifoton forrásokba

A koherens multifotonforrás olyan rendszerre utal, amely több fotonból álló áramokat képes előállítani, amelyek jól meghatározott fáziskapcsolatot tartanak fenn egymással. Ez a koherencia létfontosságú számos kvantumkommunikációs protokoll számára, mivel lehetővé teszi a kvantuminformációk megőrzését a potenciálisan zajos vagy veszteséges csatornákon történő átvitel során.

Egy koherens multifoton forrás kvantumállapota az egyfoton koherens állapot általánosításával írható le. Egy koherens fényforrás, például egy lézer ∣α⟩|\alpha\rangle∣α⟩ kvantumállapotát általában a következő képlet adja meg:

∣α⟩=e−∣α∣2/2∑n=0∞αnn!∣n⟩|\alpha\rangle = e^{-|\alpha|^2 / 2} \sum_{n=0}^{\infty} \frac{\alpha^n}{\sqrt{n!}} |n\rangle∣α⟩=e−∣α∣2/2n=0∑∞n!αn∣n⟩

ahol α\alfaα a koherens állapot komplex amplitúdója, ∣n⟩|n\rangle∣n⟩ pedig a Fock állapotot nnn fotonokkal. A koherens multifotonforrásokat úgy tervezték, hogy kvantumállapotokat hozzanak létre, ahol az nnn-foton kötegek manipulálhatók és továbbíthatók oly módon, hogy nagy távolságokon keresztül összefonódjanak vagy más módon kvantumkorreláljanak.

Multifoton emisszió és összefonódás

A multifoton állapotok gyakran kvantumrendszerekben keletkeznek, például optikai üregekben, nemlineáris kristályokban spontán parametrikus lefelé konverzióval (SPDC) és kvantumpontokban. Ezeket a rendszereket úgy lehet megtervezni, hogy erősen korrelált vagy összefonódott fotonpárokat vagy magasabb rendű fotonállapotokat hozzanak létre. A multifoton állapotok generálásának egyik legszélesebb körben használt technikája az SPDC, ahol a lézersugarat egy nemlineáris kristályon vezetik át, ami összefonódott fotonpárok (vagy multifoton állapotok magasabb rendű folyamatokban) létrehozásához vezet.

Ennek a folyamatnak a kvantummechanikai leírása magában foglalja a Hamilton-féle kölcsönhatást a szivattyú foton és a nemlineáris közeg között. Az SPDC Hamilton-féle kölcsönhatását a következő képlet adja meg:

H^SPDC=ħκ(a^s†a^i†a^p+H.c.)\hat{H}_{\text{SPDC}} = \hbar \kappa (\hat{a}_s^\tőr \hat{a}_i^\tőr \hat{a}_p + \text{H.c.})H^SPDC=ħκ(a^s†a^i†a^p+H.c.)

ahol a^p\hat{a}_pa^p a pumpafoton annihilációs operátora, A^S†\hat{A}_s^\Daggera^S† és A^I†\Hat{A}_i^\Daggera^I† a jel és az üresjárati fotonok létrehozási operátorai. κ\kappaκ a szivattyú és a generált fotonpárok közötti csatolási szilárdság. Ebben a Hamilton-féle magasabb rendű kifejezésekben nagyobb fotonkötegek keletkezésének magyarázatára lehet hivatkozni.

Egy ilyen rendszer legfontosabb jellemzője a keletkező fotonok összefonódása. A kvantumkommunikációs protokollokban ez az összefonódás lehetővé teszi az információk biztonságos továbbítását, mivel bármilyen lehallgatási kísérlet megzavarná az összefonódott állapotot, és észlelhető lenne.

Fotonfelismerés és kvantummultiplexelés

A fotonok megkülönböztetése kritikus szerepet játszik a kvantumkommunikációs rendszerek multifoton állapotainak hatékony kezelésében és detektálásában. Az adaptív küszöbszámítási technikák alkalmazásával a fotonfelismerők hangolhatók a különböző fotonszám-állapotok észlelésére és megkülönböztetésére, növelve a kommunikációs csatorna hűségét.

Például egy koherens multifotonforrásokat használó kvantumkulcs-elosztó (QKD) rendszerben a fotonok megkülönböztetése felhasználható a multifoton események észlelésére, ezáltal növelve a rendszer rugalmasságát a fotonveszteséggel és zajjal szemben. A fotonok megkülönböztetésének gyakorlati megvalósítása az ilyen rendszerekben modellezhető egy olyan algoritmussal, amely dinamikusan beállítja a fotondetektálási küszöböt a kommunikációs csatorna valós idejű visszajelzése alapján.

A fotonfelismerési algoritmus a következőképpen ábrázolható:

Topt(t)=argmaxT(∑nPn(T)I(F; n))T_{\text{opt}}(t) = \arg\max_T \left( \sum_{n} P_n(T) I(F; n) \right)Topt(t)=argTmax(n∑Pn(T)I(F; n))

ahol ToptT_{\text{opt}}Topt az optimális küszöbérték, Pn(T)P_n(T)Pn(T) az nnn-fotonok TTT küszöbértéken történő detektálásának valószínűsége, és I(F; n)I(F; n)I(F; n) az nnn-fotonok detektálására szolgáló Fisher-információ. Ez az adaptív algoritmus lehetővé teszi a rendszer számára, hogy maximalizálja a fotondetektálási eseményekből nyert információkat, javítva az általános átviteli hatékonyságot.

Alkalmazások a kvantumkommunikációban

Kvantumkulcs-elosztás (QKD)

A koherens multifoton források foton észlelőkkel integrálva fokozott biztonságot és hatékonyságot kínálnak a QKD rendszerekben. A multifoton állapotok generálásának és manipulálásának képessége az adaptív fotonküszöbökkel kombinálva lehetővé teszi a biztonságos kvantumkulcsok továbbítását nagy távolságokra, még zaj vagy veszteség esetén is a kommunikációs csatornában. Különösen az SPDC vagy kvantumpontok által generált összefonódott fotonpárok használata javíthatja jelentősen a QKD protokollok robusztusságát.

Kvantum ismétlők

A kvantumismétlők elengedhetetlenek a kvantumkommunikációs rendszerek körének bővítéséhez. Koherens multifotonforrásokra támaszkodnak, hogy összefonódott állapotokat hozzanak létre, amelyek jelentős romlás nélkül nagy távolságokra továbbíthatók. A fotonok megkülönböztetése döntő szerepet játszik annak biztosításában, hogy az összefonódott állapotok koherensek maradjanak, és pontosan észlelhetők legyenek az ismétlő lánc minden szakaszában.

Kvantumhálózatok

Nagyobb léptékű kvantumhálózatokban a koherens multifotonforrások lehetővé teszik a kvantuminformáció elosztását több csomópont között. Ezeket a hálózatokat úgy tervezték, hogy számos alkalmazást támogassanak, beleértve a kvantumkriptográfiát, az elosztott kvantum-számítástechnikát és a biztonságos adatátvitelt. A multifoton állapotok használatával a kvantumhálózatok nagyobb adatátviteli sebességet és jobb hibajavítást érhetnek el az egyfoton rendszerekhez képest.

A koherens multifoton állapotok matematikai modellje

Egy koherens multifoton forrás viselkedésének modellezéséhez leírhatjuk a fotonemissziós folyamatot sűrűségmátrixok segítségével, amelyek a kibocsátott fotonok kvantumállapotát reprezentálják. Például egy összefonódott fotonpárokat kibocsátó multifoton forrás ρ\rhoρ sűrűségmátrixa a következőképpen írható fel:

ρ=∑n,mCnm∣n⟩⟨m∣\rho = \sum_{n,m} C_{nm} |n\rangle\langle m|ρ=n,m∑Cnm∣n⟩⟨m∣

ahol CnmC_{nm}Cnm az nnn-foton és az mmm-foton állapotok közötti koherenciát jelöli. Egy tökéletesen koherens multifoton forrás esetében ennek a sűrűségmátrixnak az átlón kívüli elemei nem nulla értékeket mutatnak, jelezve a különböző fotonszám-állapotok közötti fáziskoherenciát.

Ennek a sűrűségmátrixnak az időbeli fejlődése kiszámítható a Lindblad mesteregyenlet segítségével, amely figyelembe veszi mind a rendszer koherens fejlődését, mind a környezettel való kölcsönhatásból eredő esetleges dekoherenciát:

dρdt=−i[H^,ρ]+∑k(L^kρL^k†−12{L^k†L^k,ρ})\frac{d\rho}{dt} = -i[\hat{H}, \rho] + \sum_k \left( \hat{L}_k \rho \hat{L}_k^\tőr - \frac{1}{2} \left\{ \hat{L}_k^\tőr \hat{L}_k, \rho \right\} \right)dtdρ=−i[H^,ρ]+k∑(L^kρL^k†−21{L^k†L^k, ρ})

ahol H^\hat{H}H^ a Hamilton-rendszer, L^k\hat{L}_kL^k pedig a Lindblad-operátorok, amelyek különböző dekoherenciafolyamatokat képviselnek.

Következtetés

A koherens multifotonforrások a kvantumkommunikációs technológia élvonalában vannak, amelyek fokozott ellenőrzést biztosítanak a fotonkibocsátás felett, és lehetővé teszik a kvantuminformáció biztonságos, nagy hatékonyságú továbbítását. A fotonok megkülönböztetésének, összefonódásának és adaptív érzékelésének alapelveit kihasználva ezek a rendszerek azt ígérik, hogy forradalmasítják az olyan alkalmazásokat, mint a kvantumkulcs-elosztás, a kvantumismétlők és a nagyméretű kvantumhálózatok.

A koherens multifotonforrások folyamatos fejlesztése fontos szerepet fog játszani a gyakorlati kvantumkommunikációs rendszerek megvalósításában, különösen mivel a nagy távolságú átvitel során a zaj és a fotonveszteség leküzdésére irányuló erőfeszítések tovább haladnak.

Ezzel befejeződik a 3.4. fejezet: Koherens multifotonforrások a kvantumkommunikációban.

4. fejezet: A kvantum LiDAR és a kvantumradar alapjai

4.1 A kvantum LiDAR alapelvei: a klasszikustól a kvantumig

A kvantum LiDAR (Light Detection and Ranging) átalakító lépést jelent a távérzékelési technológiák fejlődésében. A LiDAR klasszikus elveire épül, amely lézerfényt használ a távolságok mérésére azáltal, hogy meghatározza azt az időt, amely alatt a fényimpulzus visszaverődik egy tárgyról és visszatér a detektorba. A Quantum LiDAR azonban továbbviszi ezt a koncepciót azáltal, hogy a kvantummechanika egyedi tulajdonságait alkalmazza a pontosság, az érzékenység és a zajjal szembeni ellenálló képesség növelése érdekében. Ebben a részben megvizsgáljuk mind a klasszikus, mind a kvantum LiDAR alapelveit, hangsúlyozva, hogy a kvantumfejlesztések hogyan teszik lehetővé a kiváló teljesítményt a modern érzékelési alkalmazásokban.

Klasszikus LiDAR alapok

A klasszikus LiDAR rendszerek úgy működnek, hogy koherens lézerfényimpulzust továbbítanak a cél felé, és mérik a visszavert jel repülési idejét (TOF). Az objektumtól való ddd távolságot a következő képlettel számítják ki:

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

hol:

ccc a fénysebesség,
Δt\Delta tΔt a fényimpulzus kibocsátása és vétele közötti időeltolódás,
A 2-vel való osztás a fényimpulzus oda-vissza útját jelenti.

A klasszikus LiDAR rendszereket széles körben használják olyan alkalmazásokban, mint az autonóm járműnavigáció, a topográfiai térképezés és a környezeti megfigyelés. Ezeket a rendszereket azonban korlátozza a nagy fotonfluxus szükségessége, hogy zajos vagy gyenge fényviszonyok között pontos távolságmérést biztosítsanak. Ezenkívül a klasszikus LiDAR küzd a légköri interferencia vagy más zajformák miatti jelromlással.

Áttérés a Quantum LiDAR-ra

A kvantum LiDAR kihasználja a kvantummechanika alapelveit, különösen az összefonódást, a szuperpozíciót és az egyfoton-detektálást, hogy leküzdje a klasszikus LiDAR rendszerek korlátait. A kvantum LiDAR rendszerekben az összefonódott fotonpárokat vagy összenyomott fényállapotokat használják a visszavert jelek észlelésének javítására, még jelentős háttérzajjal vagy alacsony visszaverő képességgel rendelkező környezetben is.

Összefonódás és kvantum szuperpozíció

A kvantum LiDAR középpontjában az összefonódott fotonok használata áll – olyan fotonpároké, amelyek tulajdonságai erősen korrelálnak, függetlenül az őket elválasztó távolságtól. A kvantum LiDAR beállításban a fotonforrás összefonódott fotonpárokat hoz létre, ahol az egyik foton a cél felé irányul, a másik pedig referenciaként megmarad. A visszavert foton és a referenciafoton összefonódik, és korrelációjuk mérhető a repülés idejének pontos meghatározásához, még zaj jelenlétében is.

A legfontosabb előny itt a kvantum-szuperpozíció és az összefonódás használata a mérési érzékenység növelése érdekében. A klasszikus rendszerektől eltérően, ahol a jel elveszhet a környezeti zaj közepette, a kvantum LiDAR képes észlelni a halvány visszaverődéseket az összefonódott fotonpár állapotának korrelálásával.

Préselt fényállapotok a zajcsökkentéshez

A kvantum LiDAR rendszerek gyakran préselt fényt használnak, amely a kvantumfény egy olyan típusa, amely csökkenti a bizonytalanságot (vagy zajt) az egyik kvadratúrájában - jellemzően amplitúdóban vagy fázisban. A fény fázisának összenyomásával a kvantum LiDAR a klasszikus lövési zaj határértékénél pontosabb méréseket érhet el. A szorított állapotot matematikailag a következőképpen írják le:

∣ψ⟩=S^(r)∣0⟩=e12(ra^†2−ra^2)∣0⟩|\psi\rangle = \hat{S}(r)|0\rangle = e^{\frac{1}{2} (r \hat{a}^{\tőr 2} - r \hat{a}^2)} |0\rangle∣ψ⟩=S^(r)∣0⟩=e21(ra^†2−ra^2)∣0⟩

ahol S^(r)\hat{S}(r)S^(r) a szorító operátor, rrr a szorító paraméter, a^†\hat{a}^\daggera^† és a^\hat{a}a^ pedig a létrehozási és megsemmisítési operátorok. A préselt fény minimalizálja a zajt a kvantummérések során, lehetővé téve a LiDAR rendszerek jobb jel-zaj arányát.

Kvantumelőny alacsony fotontartalmú forgatókönyvekben

A Quantum LiDAR összefonódást és préselt fényt használ jelentősen csökkenti a megbízható méréshez szükséges fotonok számát. Ez a képesség különösen előnyös gyenge fényviszonyok vagy magas zajszintű környezetekben, például víz alatti képalkotás vagy űrkutatás esetén, ahol a hagyományos LiDAR rendszerek nehezen nyernének érdemi adatokat. Kevesebb fotonra támaszkodva a kvantum LiDAR felülmúlhatja a klasszikus rendszereket az energiahatékonyság, a hatótávolság és a felbontás tekintetében.

Fotonok megkülönböztetése kvantum LiDAR-ban

A fotonok megkülönböztetése egy másik kritikus elem a klasszikusról a kvantum LiDAR-ra való átmenetben. Egy klasszikus LiDAR rendszerben a visszatérő fény detektálása viszonylag egyszerű, mivel a rendszer jellemzően magas fotonszámmal működik. A kvantum LiDAR azonban gyakran működik egyetlen fotonnal vagy alacsony fotonállapottal, ami megnehezíti az észlelési folyamatot.

A fotonok megkülönböztetése arra a képességre utal, hogy megkülönböztessük a különböző fotonszám-állapotokat és dinamikusan optimalizáljuk az észlelési küszöböt. Ez elengedhetetlen a hamis pozitív eredmények minimalizálásához és az egyes észlelt fotonokból nyert információk maximalizálásához. A foton-megkülönböztetési mechanizmus modellezhető a Fisher-információ segítségével, amely számszerűsíti, hogy mennyi információt kapunk egy paraméterről (például távolságról) az egyes fotondetektálási eseményekből.

A θ\thetaθ paraméterre, például a LiDAR-rendszerben mért távolságra vonatkozó I(θ)I(theta)I(θ) Fisher-információt a következő képlet adja meg:

I(θ)=−E[∂2∂θ2lnP(x∣θ)]I(\theta) = -\mathbb{E}\left[\frac{\partial^2}{\partial \theta^2} \ln P(x|\theta)\right]I(θ)=−E[∂θ2∂2lnP(x∣θ)]

ahol P(x∣θ)P(x|\theta)P(x∣θ) egy foton megfigyelésének valószínűsége a θ\thetaθ távolság mellett. A fotondetektálási küszöb valós idejű környezeti visszajelzések alapján történő optimalizálásával a kvantum LiDAR rendszerek nagyobb pontosságot érhetnek el a távolságmérésekben kevesebb foton mellett.

A kvantum LiDAR matematikai keretrendszere

A kvantum LiDAR matematikai leírása a kvantumoptikai elméletre és a kvantummérés formalizmusára támaszkodik. A legegyszerűbb esetben a kvantum LiDAR rendszerben használt fény kvantumállapota a fotonszám sajátállapotok szuperpozíciójaként vagy összefonódott állapotaként írható le:

∣ψ⟩=∑ncn∣n⟩|\psi\rangle = \sum_n c_n |n\rangle∣ψ⟩=n∑cn∣n⟩

ahol ∣n⟩|n\rangle∣n⟩ a Fock állapotot jelöli nnn fotonokkal, cnc_ncn pedig a megfelelő valószínűségi amplitúdókat. A fény és a cél közötti kölcsönhatás módosítja ezeket az együtthatókat, és a visszatérő fény mérésével a rendszer kikövetkeztetheti a cél tulajdonságait.

A foton ttt időpontban történő detektálásának valószínűségét a kvantummechanikai mérési eljárás adja meg, ahol figyelembe kell venni a detektor hatékonyságát és a környezeti zajt. A P(t)P(t)P(t) kimutatási valószínűség a következőképpen modellezhető:

P(t)=η⋅∣ψ(t)∣2+Pzaj(t)P(t) = \eta \cdot |\psi(t)|^2 + P_{\szöveg{zaj}}(t)P(t)=η⋅∣ψ(t)∣2+zaj(t)

ahol η\etaη az észlelési hatékonyság, ∣ψ(t)∣2|\psi(t)|^2∣ψ(t)∣2 a foton észlelésének valószínűségi amplitúdója, Pzaj(t)P_{\szöveg{zaj}}(t)Pzaj(t) pedig a háttérzaj.

Quantum LiDAR vs. klasszikus LiDAR: főbb különbségek

A klasszikus és a kvantum LiDAR rendszerek közötti elsődleges különbségek a következőképpen foglalhatók össze:

Vonás	Klasszikus LiDAR	Kvantum LiDAR
Foton használat	Nagy fotonfluxus	Egyszeres vagy összefonódott fotonok
Zajérzékenység	Magas, jelentős utófeldolgozást igényel	Alacsony, összegabalyodás és szorítás miatt
Hatótávolság és pontosság	A légköri zaj és a jelek romlása korlátozza	Nagyobb pontosság zajos környezetben
Biztonság	Ki van téve a lehallgatásnak	Eredendően biztonságos a kvantumelveknek köszönhetően
Energiahatékonyság	Nagy energiát igényel nagy hatótávolságokhoz	Rendkívül energiahatékony

A Quantum LiDAR alkalmazásai

A Quantum LiDAR fokozott pontossága, zajállósága és alacsony fotonérzékenysége a potenciális alkalmazások széles skáláját nyitja meg a különböző iparágakban:

Autonóm járművek: A Quantum LiDAR pontosabb és megbízhatóbb távolságmérést biztosít a navigációhoz, még kedvezőtlen időjárási körülmények között is, például ködben vagy heves esőzésekben.
Repülőgépipar és védelem: A Quantum LiDAR ideális az űrkutatási és védelmi rendszerekhez, ahol a nagy távolságok és gyenge fényviszonyok miatti jelromlás jelentős kihívást jelent.
Környezeti megfigyelés: A gyenge jelek észlelésének képessége a kvantum LiDAR-t hasznossá teszi a légköri gázok megfigyelésére, a topográfia feltérképezésére és a víz alatti környezet nagy pontosságú mérésére.

Következtetés

A Quantum LiDAR jelentős előrelépést jelent klasszikus megfelelőjéhez képest, mivel javítja az érzékenységet, a zajcsökkentést és a hatékonyságot. Az olyan kvantumjelenségek kihasználásával, mint az összefonódás, a préselt fény és a fotonok észlelése, a kvantum LiDAR rendszerek kiváló teljesítményt érhetnek el az alkalmazások széles körében, az autonóm navigációtól az űrkutatásig. Az érzékelési technológia jövője valószínűleg a kvantum LiDAR széles körű elterjedését fogja eredményezni, mivel a benne rejlő lehetőségeket továbbra is kiaknázzák.

Ezzel befejeződik a 4.1. fejezet: A kvantum LiDAR alapelvei: a klasszikustól a kvantumig.

4. fejezet: A kvantum LiDAR és a kvantumradar alapjai

4.2 Az adaptív érzékelés szerepe a LiDAR rendszerekben

Az adaptív érzékelés kulcsfontosságú fejlesztéssé vált a modern LiDAR rendszerekben, mind a klasszikus, mind a kvantum rendszerekben. Az adaptív érzékelés szerepe a LiDAR technológiában a rendszer paramétereinek dinamikus, valós idejű beállítása a mérési pontosság, felbontás és hatékonyság javítása érdekében. Ez a fejezet azt vizsgálja, hogy az adaptív érzékelési mechanizmusok hogyan növelhetik jelentősen a LiDAR teljesítményét, különös tekintettel a kvantum LiDAR rendszerekre, amelyek kihasználják a kvantummechanikai jelenségeket a teljesítmény növelésére kihívást jelentő környezeti körülmények között.

Bevezetés az adaptív érzékelésbe

Az adaptív érzékelés a LiDAR rendszer azon képességére utal, hogy a környezetből érkező valós idejű visszajelzések alapján módosítsa működési paramétereit. A klasszikus LiDAR rendszerekben ez magában foglalhatja a lézer teljesítményének, impulzusidőtartamának vagy érzékelési küszöbének beállítását a körülményektől, például a céltárgytól való távolságtól vagy a környezeti zaj szintjétől függően. A kvantum LiDAR rendszerek azonban még fejlettebb adaptív érzékelési képességeket kínálnak, mivel képesek optimalizálni a fotonészlelési küszöbértékeket, kvantum-szuperpozíciót használni, és kihasználni az összefonódást az érzékenység és a zajjal szembeni rugalmasság növelése érdekében.

Az adaptív érzékelés előnyei

Nagyobb pontosság: Az adaptív érzékelés lehetővé teszi a LiDAR rendszerek számára, hogy az optimális jel-zaj viszony (SNR) érdekében módosítsák beállításaikat, ami pontosabb távolságmérést tesz lehetővé még zajos vagy gyenge fényviszonyok között is.
Energiahatékonyság: A fotondetektálási küszöbök és a lézerteljesítmény dinamikus beállításával a cél visszaverő képessége alapján a rendszer minimalizálhatja az energiafogyasztást, miközben fenntartja a nagy pontosságot.
Kiterjesztett hatótávolság: Az adaptív érzékelés lehetővé teszi a LiDAR rendszerek számára, hogy optimalizálják beállításaikat a nagy távolságú mérésekhez, javítva a távoli tárgyak észlelésének képességét a pontosság feláldozása nélkül.
A környezeti zajjal szembeni ellenálló képesség: A kvantum LiDAR-rendszerek különösen előnyösek az adaptív érzékelés előnyeit nagy zajszintű környezetekben azáltal, hogy kihasználják az olyan kvantumfunkciókat, mint a szorítás és az összefonódás a zaj kiszűrésére.

Fotonküszöbök adaptív kvantum LiDAR-ban

A fotonküszöbölés a kvantum LiDAR rendszerek adaptív érzékelésének kulcsfontosságú eleme. A klasszikus rendszerekben a fotondetektálás gyakran rögzített küszöbértéken alapul, ami nem minden körülmények között ideális. A kvantumrendszerekben az adaptív fotonküszöbölés dinamikusan állítja be a küszöbértéket a bejövő fotonáram valós idejű visszajelzése alapján. Ez a mérési pontosság és a zajcsökkentés jelentős javulásához vezet.

Az adaptív fotonküszöbölés matematikai modellje

Legyen N(t)N(t)N(t) a ttt időintervallumban detektált fotonok száma, és legyen a fotondetektálási valószínűség P(N∣θ)P(N| \theta)P(N∣θ), ahol θ\thetaθ a kérdéses paraméter, például a céltárgytól való távolság. A rendszer maximalizálni tudja az I(θ)I(\theta)I(θ) Fisher-információt, amely a következőképpen határozható meg:

I(θ)=−E[∂2∂θ2lnP(N∣θ)]I(\theta) = -\mathbb{E}\left[\frac{\partial^2}{\partial \theta^2} \ln P(N|\theta)\right]I(θ)=−E[∂θ2∂2lnP(N∣θ)]

A TTT fotonküszöb adaptív beállításával optimalizálhatjuk az információnyereséget minden egyes időlépésben. A küszöbérték beállítása a σ\sigmaσ zajszint és a várható SSS jel valós idejű értékelésén alapul úgy, hogy az optimális TTT küszöbértéket a következő képlet adja meg:

T=Sσ⋅2ln(1 α)T = \frac{S}{\sigma} \cdot \sqrt{2 \ln \left( \frac{1}{\alpha} \right)}T=σS⋅2ln(α1)

ahol α\alphaα a téves riasztás valószínűsége. Azáltal, hogy folyamatosan frissíti ezt a küszöbértéket, miközben a rendszer egyre több információt gyűjt, a LiDAR rendszer biztosíthatja, hogy még ingadozó környezeti feltételek mellett is csúcshatékonysággal működjön.

Adaptív kvantumérzékelő algoritmusok

A kvantum LiDAR rendszerekben az adaptív érzékelő algoritmusok a rendszer aktuális állapota alapján finomhangolják az észlelési paramétereket. Ezek az algoritmusok gyakran gépi tanulást vagy statisztikai technikákat használnak, hogy tanuljanak a bejövő adatokból, és ennek megfelelően módosítsák a rendszer viselkedését.

Az adaptív kvantumérzékelés algoritmikus megközelítése

A kvantum LiDAR adaptív érzékelésének általános algoritmusa a következő lépésekben foglalható össze:

Inicializálás: Állítsa be a kezdeti paramétereket, például a fotondetektálási küszöböt T0T_0T0, a lézerimpulzus időtartamát és a teljesítményszintet.
Valós idejű visszajelzési hurok:

Mérje meg a bejövő fotonáramot.
Becsülje meg a jel-zaj arányt (SNR) és számítsa ki a Fisher-információkat.
Frissítse az észlelési küszöbértéket, a TTT-t és más rendszerparamétereket egy rekurzív algoritmus használatával.

Az észlelési küszöbérték rekurzív frissítése a következő képlettel hajtható végre:

Tn+1=Tn+η⋅(∂I(θ)∂T)T=TnT_{n+1} = T_n + \eta \cdot \left(\frac{\partial I(\theta)}{\partial T}\right)_{T=T_n}Tn+1=Tn+η⋅(∂T∂I(θ))T=Tn

ahol η\etaη a tanulási sebesség, TnT_nTn pedig az NNN lépés küszöbértéke.

Optimalizálás: Folytassa a rendszerparaméterek beállítását, amíg a Fisher információ maximalizálódik, biztosítva, hogy a rendszer optimális érzékenységgel működjön.
Mérési frissítés: Meghatározott számú iteráció után frissítse a θ^\hat{\theta}θ^ célbecslést (pl. a céltól való távolságot).
Ismétlés: Folyamatosan hurkolja végig a visszacsatolási folyamatot, hogy fenntartsa az optimális érzékelési teljesítményt a környezet változása esetén.

Az adaptív érzékelés alkalmazásai a LiDAR-ban

Az adaptív érzékelés különösen értékes a kvantum LiDAR alkalmazásokban, ahol a környezeti feltételek ingadoznak, és a klasszikus módszerek küzdenek a teljesítmény fenntartásával. Az alábbiakban bemutatunk néhány valós forgatókönyvet, ahol az adaptív érzékelés döntő szerepet játszik:

Autonóm navigáció: Az adaptív kvantum LiDAR dinamikusan alkalmazkodik a változó fényviszonyokhoz, például a nappali fényből az alagútba vagy éjszakai vezetés közben, javítva az autonóm járművek navigációs rendszereit.
Légköri monitorozás: Az adaptív érzékelési algoritmusokkal felszerelt kvantum LiDAR rendszerek alkalmazkodhatnak a légköri viszonyok (pl. köd, eső vagy por) változásaihoz, lehetővé téve a pontosabb térképezést és adatgyűjtést a környezeti megfigyelés során.
Repülőgépipar és védelem: A katonai vagy űrhajózási alkalmazásokban, ahol a tárgyak nagy távolságból történő észlelése döntő fontosságú, az adaptív kvantum LiDAR jobb észlelési teljesítményt nyújt mostoha körülmények között, beleértve a magas zajszintet és a légköri interferencia miatti jelromlást.
Orvosi képalkotás: A kvantum LiDAR adaptív érzékelése alkalmazható az orvosbiológiai képalkotó technológiákra, lehetővé téve a szöveteken keresztüli pontosabb képalkotást azáltal, hogy valós időben állítja be a fotonküszöböt, hogy figyelembe vegye a változó szöveti sűrűséget és fényszórási tulajdonságokat.

Következtetés

Az adaptív érzékelés szerepe a LiDAR rendszerekben kulcsfontosságú a teljesítmény növelésében, különösen olyan kihívást jelentő környezetekben, ahol a zaj és az interferencia jelentős kihívást jelent. A rendszerparaméterek valós idejű visszajelzésen alapuló dinamikus beállításával az adaptív érzékelés lehetővé teszi a kvantum LiDAR rendszerek számára, hogy optimalizálják észlelési küszöbértékeiket, javítsák az energiahatékonyságot és kiterjesszék működési tartományukat. Az adaptív érzékelési algoritmusok integrálása a fotonok megkülönböztetésével párosulva tovább fogja feszegetni a kvantumérzékelési technológiákban rejlő lehetőségek határait.

A LiDAR rendszerek, különösen a kvantum LiDAR jövője a kifinomultabb adaptív érzékelő algoritmusok folyamatos fejlesztésében rejlik, amelyek képesek kezelni az egyre összetettebb környezeteket és valós idejű optimalizálást biztosítani. Az autonóm járművektől az űrkutatásig terjedő alkalmazásokkal az adaptív kvantumérzékelés kulcsfontosságú hajtóerő lesz a precíziós érzékelési technológiák következő generációjában.

Ezzel lezárult a 4.2. fejezet: Az adaptív érzékelés szerepe a LiDAR rendszerekben.

4.3. fejezet Kvantumradar: nagy zajszintű ellenálló rendszer

Bevezetés a Quantum Radar használatába

A kvantumradar forradalmi előrelépést jelent a detektálási technológiában, kihasználva a kvantummechanikát, hogy jelentősen felülmúlja a klasszikus radarrendszereket, különösen nagy zajszintű környezetben. Ez a technológia kvantum-összefonódási és fotonalapú észlelési technikákra támaszkodik, hogy javítsa a radar érzékenységét, pontosságát és interferenciával szembeni ellenálló képességét. A kvantumradar egyik legígéretesebb tulajdonsága, hogy képes fenntartani a pontosságot még zajos, zsúfolt környezetben is, ahol a hagyományos radarok általában nehezen észlelik a célpontokat.

A kvantumradar ezeket a fejlesztéseket az összefonódott fotonok generálásával és mérésével éri el, amelyek további információkat szolgáltatnak a környezetről, lehetővé téve a tisztább jelet és a pontosabb észlelést. Az összefonódás használatával a kvantumradar nagyobb pontossággal és fokozott zajállósággal képes észlelni az objektumokat, így különösen hasznos olyan helyzetekben, mint a megfigyelés, az autonóm járműnavigáció és a katonai alkalmazások.

A kvantum radarrendszer

A kvantumradar rendszer jellemzően összefonódott fotonpárok generálásával működik: egy jelfoton és egy tétlen foton. A jelfotont továbbítják a cél felé, míg az üresjárati fotont tárolják vagy elküldik egy detektornak összehasonlítás céljából. Amint a jel foton kölcsönhatásba lép a célponttal és visszaverődik, összehasonlítják az üresjárati fotonnal, hogy észleljék a fázis- vagy amplitúdóváltozásokat, és kulcsfontosságú információkat nyújtsanak a célról.

A kvantumradart szabályozó alapvető kvantummechanikai elvek a következők:

Összefonódás: A jel és az üresjárati fotonok közötti kvantumkorreláció biztosítja, hogy a jelfoton tulajdonságainak bármilyen változása - például fázis, polarizáció vagy időzítés - azonnal tükröződjön az üresjárati fotonban. Ez pontosabb céldetektálást és jellemzést tesz lehetővé.
Kvantuminterferencia: A kvantuminterferencia kihasználásával a kvantumradar képes kioltani a zajt és más környezeti interferenciákat, amelyek jellemzően rontják a klasszikus radarjeleket. Ez az interferencia segít elkülöníteni a céljelet a háttérzajtól.
Kvantummegvilágítás: A kvantummegvilágítási technikák segítenek a kvantumradarnak jobban teljesíteni, mint a klasszikus radar, még nagy veszteségű vagy zajos környezetben is. A kvantummegvilágítás hatékonyabban képes megkülönböztetni a céljeleket a kvantumkorrelációk kihasználásával, annak ellenére, hogy a folyamat során az összefonódás elveszett.

A kvantumradar előnyei nagy zajszintű környezetben

A kvantumradar egyik legfontosabb előnye, hogy ellenáll a zajos környezeteknek. A hagyományos radarrendszerek gyakran küzdenek a hőzaj, a légköri viszonyok és az elektronikus interferencia miatti jelromlással. A kvantumradar kvantumállapotokra, különösen összefonódott fotonokra támaszkodik, így hatékonyabban működhet ilyen kihívást jelentő helyzetekben.

Zajállósági mechanizmus

A kvantumradar robusztussága nagy zajszintű környezetben a kvantum-összefonódás és a fotonok közötti nem klasszikus korreláció használatából ered. Lényegében a rendszer "kivonhatja" a környezeti zajt a jelből, így egyértelműbb a célpont észlelése. A kvantumkorreláció lehetővé teszi a radar számára, hogy megkülönböztesse a zajt és a tényleges célvisszaverődést, kiszűrve az irreleváns információkat.

Határozzuk meg matematikailag a kvantumradar jel-zaj arányát (SNR). Ha az SSS a jelerősséget, az NNN pedig a zajteljesítményt, akkor a klasszikus radar SNR-jét a következő képlet adja meg:

SNRclassical=SN\text{SNR}_{\text{classical}} = \frac{S}{N}SNRclassical=NS

Az összefonódott fotonokat használó kvantumradar esetében azonban az SNR javul az összefonódás által indukált zajszűrés miatt, amelyet η\etaη-ként jelölnek, ami a következőket eredményezi:

SNRquantum=SN⋅η\text{SNR}_{\text{quantum}} = \frac{S}{N \cdot \eta}SNRquantum=N⋅ηS

ahol η≪1\eta \ll 1η≪1, amely a zajcsökkentési tényezőt képviseli, jelentősen növelve a kvantumradar SNR-jét a klasszikus rendszerekhez képest.

Kvantum-összefonódás és Fisher-információk a kvantumradarban

A kvantumradar teljesítményének alapvető koncepciója a Fisher-információ, amely számszerűsíti, hogy egy megfigyelhető véletlen változó mennyi információt hordoz egy ismeretlen paraméterről. A kvantumradar kontextusában a Fisher-információk felhasználhatók annak mérésére, hogy a radar mennyire pontosan tudja megbecsülni a célpont távolságát, sebességét vagy egyéb tulajdonságait.

A kvantumradarrendszerekben az I(θ)I(\theta)I(θ) Fisher-információt a következő képlet adja meg:

I(θ)=−E[∂2∂θ2lnP(S∣θ)]I(\theta) = -\mathbb{E}\left[ \frac{\partial^2}{\partial \theta^2} \ln P(S|\theta) \right]I(θ)=−E[∂θ2∂2lnP(S∣θ)]

ahol P(S∣θ)P(S|\theta)P(S∣θ) a megfigyelt SSS jel valószínűségi eloszlása θ\thetaθ célparaméterrel (pl. céltávolság).

A Fisher-információk adaptív érzékelési technikákkal történő maximalizálásával a kvantumradar jelentősen javíthatja észlelési képességeit, nagyobb pontosságot biztosítva a céllokalizációban és jellemzésben, még nagy zajszintű körülmények között is.

A Quantum Radar alkalmazásai

A kvantumradar azon képessége, hogy hatékonyan működjön nagy zajszintű környezetben, számos kritikus alkalmazást nyit meg:

Katonai megfigyelés és védelem: A kvantumradar továbbfejlesztett észlelési képességeket kínál katonai műveletekhez, különösen lopakodó technológiát alkalmazó forgatókönyvekben. A kvantumradar potenciálisan képes észlelni a lopakodó repülőgépeket vagy tengeralattjárókat, amelyek elkerülik a hagyományos radarrendszereket, így felbecsülhetetlen értékű eszköz a nemzetvédelem számára.
Autonóm járművek: Az autonóm navigációs rendszerekben a kvantumradar megbízhatóbb tárgyészlelést biztosít zajos, zsúfolt környezetben, például városi területeken vagy kedvezőtlen időjárási viszonyok között. Ez jelentős javulást eredményezhet az önvezető autók, drónok és más autonóm rendszerek biztonságában és teljesítményében.
Űrkutatás és űrkutatás: A kvantumradar nagy zajszintű környezetekkel szembeni ellenálló képessége kiváló jelöltté teszi az űrkutatási küldetésekhez, ahol a hagyományos radar küzdhet a kozmikus háttérzaj vagy más jelek interferenciája miatt.
Orvosi képalkotás és diagnosztika: Az orvosi képalkotásban a kvantumradar alkalmazható nem invazív szkennelési technikákra, ahol nagy felbontású képalkotásra van szükség a zajos biológiai környezet ellenére, például a lágyrészek daganatainak vagy más rendellenességeinek kimutatásában.

Kihívások és jövőbeli fejlemények

Potenciálja ellenére a kvantumradarnak számos kihívással kell szembenéznie, amelyeket le kell küzdeni a széles körű alkalmazás előtt. Ezek a kihívások a következők:

Fotonveszteség: Az összefonódás törékeny, és az átvitel során bekövetkező fotonveszteség jelentősen befolyásolhatja a kvantumradar-rendszerek teljesítményét. A robusztus fotongenerálási és detektálási technikák kifejlesztése kritikus fontosságú a technológia jövőbeli sikere szempontjából.
Technológiai komplexitás: A kvantumradar megvalósításához fejlett kvantumtechnológiákra van szükség, például összefonódott fotonforrásokra, kvantummemóriára és nagy hatékonyságú fotondetektorokra. Ezeknek a technológiáknak a valós alkalmazásokhoz való méretezése jelentős mérnöki kihívást jelent.
Költség: A kvantumradar-rendszerek fejlesztése és telepítése jelenleg költséges, ezért használatukat speciális alkalmazásokra korlátozzák. A kvantumkomponensek költségeinek csökkentése elengedhetetlen lesz a szélesebb körű bevezetéshez.

Következtetés

A kvantumradar átalakító előrelépést jelent a radartechnológiában, példátlan teljesítményt nyújtva nagy zajszintű környezetben. A kvantum-összefonódás és a fejlett adaptív érzékelési technikák kihasználásával a kvantumradar-rendszerek a klasszikus radarrendszerekhez képest jobb pontosságot, rugalmasságot és észlelési képességeket érhetnek el. A kvantumtechnológiák folyamatos fejlődésével a kvantumradar gyakorlati megvalósítása a különböző ágazatokban – beleértve a védelmet, az autonóm járműveket és az orvosi diagnosztikát – egyre megvalósíthatóbbá válik, potenciálisan forradalmasítva a nagy zajszintű érzékelési és észlelési problémák megközelítését.

Ezzel lezárult a 4.3. fejezet: Kvantumradar: nagy zajszintű rugalmas rendszer.

4.4. fejezet Valós alkalmazások: az autonóm járművektől a katonai felhasználásig

Az olyan kvantumérzékelő technológiák, mint a Quantum LiDAR (Light Detection and Ranging) és a Quantum Radar számos iparágat forradalmasíthatnak az észlelő rendszerek pontosságának, pontosságának és zajállóságának javításával. Alkalmazásuk számos területet ölel fel, az autonóm járművek biztonságának és hatékonyságának javításától a katonai felügyeleti és védelmi rendszerek megbízhatóságának növeléséig. Ebben a fejezetben a Quantum LiDAR és a Quantum Radar gyakorlati alkalmazásait vizsgáljuk valós környezetekben.

4.4.1 Önvezető járművek: a navigáció és a biztonság javítása

Az autonóm járművek térnyerése megteremtette az igényt a pontosabb és megbízhatóbb érzékelési technológiák iránt, amelyek hatékonyan működhetnek különböző környezetekben, a városi utcáktól a távoli off-road helyszínekig. A klasszikus LiDAR, amely pulzáló lézerfényt használ a környezet feltérképezésére, számos önvezető autó kritikus eleme. A klasszikus LiDAR rendszerek azonban számos kihívással szembesülnek, beleértve a környezeti zajok, például köd, eső és egyéb időjárási viszonyok sebezhetőségét, valamint a távoli vagy lopakodó tárgyak észlelésének nehézségeit.

A kvantum LiDAR a fotonok nagyon alacsony fényviszonyok melletti észlelésére való képességével és zajállóságával jelentős javulást kínál a klasszikus LiDAR-hoz képest mind pontosság, mind megbízhatóság szempontjából. A fotonok összefonódásának és a kvantuminterferenciának a kihasználásával a Quantum LiDAR nagyobb pontossággal képes észlelni az objektumokat, még rossz látási viszonyok között is. Ez a képesség csökkentheti a környezeti tényezők által okozott balesetek kockázatát, és növelheti a tárgyak észlelésének hatótávolságát és pontosságát.

Adaptív érzékelés a továbbfejlesztett objektumészleléshez

A Quantum LiDAR adaptív érzékelő algoritmusokat használ a fotonküszöb folyamatos beállítására a valós idejű környezeti feltételek alapján. Ez a dinamikus alkalmazkodási képesség lehetővé teszi az autonóm járművek számára, hogy statikus és mozgó tárgyakat is észleljenek, még zsúfolt környezetben vagy kedvezőtlen időjárási körülmények között is. Az adaptív fotonküszöb biztosítja, hogy a jármű különbséget tudjon tenni a zaj (például esőcseppek vagy köd) és a tényleges akadályok között, lehetővé téve a simább és biztonságosabb navigációt.

Például gyenge fényviszonyok között vagy éjszaka a Quantum LiDAR képes észlelni a távoli tárgyak gyenge visszaverődéseit kisebb számú foton felhasználásával, javítva a jármű környezettudatosságát. Ezenkívül a technológia Fisher Information alapú optimalizálása maximalizálja a mérések pontosságát, így ideális a kicsi, gyorsan mozgó tárgyak észlelésére, amelyeket a klasszikus rendszerek figyelmen kívül hagyhatnak.

A kvantum LiDAR pontosságának képlete:

A kvantum LiDAR rendszerekben az objektumdetektálás Δx\Delta xΔx pontosságát a Fisher-információ határozza meg I(θ)I(\theta)I(θ), ahol θ\thetaθ a cél paramétereit (pl. távolság vagy sebesség) jelöli:

Δx≥1I(θ)\Delta x \geq \frac{1}{\sqrt{I(\theta)}}Δx≥I(θ)1

A Quantum LiDAR-ban, ahol a Fisher-információkat adaptív érzékeléssel maximalizálják, a rendszer nagyobb pontosságot érhet el, különösen nagy zajszintű vagy gyenge fényviszonyok között.

4.4.2 Katonai alkalmazások: kvantumradar megfigyelésre és védelemre

A védelmi és katonai szektor nagymértékben támaszkodik a radarrendszerekre a megfigyeléshez, a célok észleléséhez és nyomon követéséhez. A hagyományos radarrendszerek azonban sebezhetőek lehetnek a zavarással, a jelinterferenciával és az észlelés elkerülésére tervezett lopakodó technológiákkal szemben. A Quantum Radar ígéretes megoldást kínál ezen korlátok leküzdésével, köszönhetően kvantummal megnövelt érzékenységének és zajállóságának.

A Quantum Radar összefonódott fotonpárok használatával működik , hogy nagyobb pontossággal észlelje a célpontokat, még olyan környezetben is, ahol nagy az elektronikus interferencia vagy a környezeti zaj. A visszavert fotonok kvantumállapotának elemzésével a Quantum Radar még olyan lopakodó repülőgépeket is képes észlelni, amelyeket a klasszikus radarjelek elnyelésére vagy eltérítésére terveztek.

Nagy zajállóság a katonai felügyelethez

A katonai alkalmazásokban a zajállóság kulcsfontosságú a pontos célérzékeléshez, különösen ellenséges környezetben, ahol az ellenfelek zavaró technológiákat használhatnak a radarrendszerek megzavarására. A Quantum Radar azon képessége, hogy különbséget tesz a zaj és a tényleges jel között, megváltoztatja a katonai műveletek játékát, lehetővé téve a megbízhatóbb észlelést még elektronikus hadviselési taktika jelenlétében is.

A Quantum Radar egyik legfontosabb mérőszáma a jobb jel-zaj arány (SNR) a klasszikus radarrendszerekhez képest. Ez a javulás a kvantummegvilágítási technikák használatából ered , amelyek kihasználják a kvantum-összefonódást, hogy javítsák a radar képességét a halvány jelek észlelésére. Még akkor is, ha az összefonódott fotonok dekoherenssé válnak a környezeti zaj miatt, a radarrendszer még mindig értékes információkat nyerhet ki a fennmaradó kvantumkorrelációkból.

Jel-zaj arány (SNR) a Quantum Radarban:

SNRquantum=PsignalPnoise⋅η\text{SNR}_{\text{quantum}} = \frac{P_{\text{signal}}}{P_{\text{noise}}} \cdot \etaSNRquantum=PnoisePsignal⋅η

hol:

PsignalP_{\text{signal}}Psignal a visszavert jel teljesítménye,
PnoiseP_{\text{noise}}Pzaj a háttérzaj ereje, és
η\etaη a kvantumzajcsökkentési tényezőt jelöli.

4.4.3 Űrkutatás és távérzékelés

A kvantumérzékelési technológiák kulcsszerepet játszhatnak az űrkutatásban is, ahol a hagyományos érzékelő rendszereket gyakran korlátozzák a hatalmas távolságok, a gyenge jelerősség és a kozmikus háttérzaj magas szintje. A Quantum LiDAR és a Quantum Radar a gyenge jelek észlelésére és a nagy zajszintű környezetben való működésre való képességüknek köszönhetően kiválóan alkalmasak az űrkutatásban való alkalmazásra, többek között:

Bolygófelületek feltérképezése: A Quantum LiDAR segítségével nagy felbontású topográfiai térképek készíthetők a bolygók felszínéről, még gyenge fényviszonyok vagy magas zajszint mellett is, jobb adatokat biztosítva a küldetéstervezéshez és a navigációhoz.
Aszteroidák és egyéb űrszemét észlelése: A Quantum Radar nagyobb pontossággal képes nyomon követni a kicsi, gyorsan mozgó tárgyakat az űrben, csökkentve az űrhajókkal vagy műholdakkal való ütközés kockázatát.
Légköri és környezeti megfigyelés: A kvantumérzékelés javíthatja a bolygók légkörének tanulmányozását azáltal, hogy nagyobb érzékenységű nyomgázokat és részecskéket detektál.

4.4.4 Orvosi diagnosztika: kvantum képalkotás

Az autonóm navigáción és védelmen túl a kvantum LiDAR és a kapcsolódó kvantumérzékelő technológiák ígéretes alkalmazásokkal rendelkeznek az orvosi diagnosztikában, különösen a kvantumképalkotás területén. A kvantum képalkotó technikák nagy felbontású, nem invazív szkennelést biztosítanak a biológiai szövetekről, amelyek elengedhetetlenek a betegségek, például a rák korai felismeréséhez.

Az N-fotonkötegek kibocsátásával és a kvantum-összefonódással a kvantum képalkotó rendszerek kiváló kontrasztot és felbontást érhetnek el a hagyományos képalkotó technikákhoz képest. Ez lehetővé teszi a daganatok, erek és más biológiai struktúrák pontosabb kimutatását, ami korábbi diagnózishoz és jobb kezelési eredményekhez vezet.

Fotonköteg-hatékonyság a kvantumképalkotásban:

Az N-fotonkötegek kibocsátásának hatékonysági η\etaη az orvosi diagnosztikában a következő képlet adja meg:

η=NdetectedNemitted\eta = \frac{N_{\text{detected}}}{N_{\text{emitted}}}η=NemittedNdetected

ahol NdetectedN_{\text{detected}}Ndetected a képalkotó rendszer által észlelt fotonok számát, NemittedN_{\text{emitted}}Nemitted pedig a kibocsátott fotonok teljes számát. A kvantumrendszerek maximalizálják a η\etaη-t az összefonódás és az adaptív érzékelés használatával, ami nagyobb felbontású képeket eredményez kevesebb fotonnal.

Következtetés

A Quantum LiDAR és a Quantum Radar valós alkalmazásai hatalmasak és széles körűek, és az autonóm járművektől kezdve a katonai védelemig, az űrkutatásig és az orvosi diagnosztikáig számos iparágat átalakíthatnak. A kvantummechanika egyedi tulajdonságainak – például az összefonódásnak, az adaptív érzékelésnek és a zajállóságnak – a kihasználásával ezek a technológiák jelentős előrelépést kínálnak a klasszikus rendszerekhez képest. A kvantumtechnológiák folyamatos fejlődésével ezeken a területeken a további innováció és alkalmazás lehetőségei csak bővülni fognak, nagyobb biztonságot, pontosságot és hatékonyságot biztosítva a kritikus ágazatok széles körében.

Ezzel befejeződik a 4.4. fejezet: Valós alkalmazások: az autonóm járművektől a katonai felhasználásig.

5.1. fejezet: A fotonfelismerés integrálása az N-fotonkötegelésbe

A fotonfelismerés és az N-fotonkötegelés integrálása a kvantum LiDAR-ba és az érzékelő rendszerekbe jelentős előrelépést jelent a kvantumérzékelési technológiák pontosságában és hatékonyságában. Az N-foton kötegelés lehetővé teszi több foton egyidejű észlelését egyetlen koherens csomagként, ami fokozott jelerősséget és csökkentett zajt eredményez. A fotonok megkülönböztetésével kombinálva, amely lehetővé teszi az adaptív érzékelést és a fotonküszöbök dinamikus beállítását, ez az integráció rendkívül hatékony kvantumrendszereket eredményez, amelyek a környezeti feltételek széles skáláján működhetnek.

5.1.1 Az N-fotonkötegelés fogalma

Az N-foton kötegelés több foton generálását vagy észlelését jelenti egy koherens, szinkronizált csomagban. Ezek a fotonok korrelálnak és egyetlen kvantumegységként működnek, ami jelentősen javíthatja a kvantum LiDAR vagy kommunikációs rendszerek detektálási jelét.

Az N-foton kötegelés előnyei a következők:

Megnövelt jelerősség: Több foton kötegelésével javul a teljes jel-zaj arány, ami jobb észlelést tesz lehetővé magas háttérzajú környezetben.
Kvantumelőny: Az N-foton állapotok kihasználhatják a kvantummechanikai elveket, például az összefonódást és a szuperpozíciót, hogy nagyobb pontosságot biztosítsanak, mint a klasszikus fényforrások.
Továbbfejlesztett észlelés gyenge fényviszonyok között: Az N-fotonkötegek nagyobb pontossággal detektálhatók alacsony fotontartalmú környezetekben, például mélyűri kutatásokban vagy éjszakai autonóm járműnavigációban.

Koherens multifoton emisszió:

Az N-fotonkötegek koherens kibocsátása matematikailag ábrázolható az a^†\hat{a}^{\dagger}a^† létrehozási operátorral, amely koherens állapotban generál fotonokat:

∣N-foton köteg⟩=1N!( a^†)N∣0⟩| \szöveg{N-fotonköteg} \rangle = \frac{1}{\sqrt{N!}} (\hat{a}^{\tőr})^N | 0 \rangle∣N-fotonköteg⟩=N!1(a^†)N∣0⟩

Ez az egyenlet az N-foton állapotot ábrázolja, ahol ∣0⟩|0\rangle∣0⟩ a vákuumállapot, és a^†\hat{a}^{\dagger}a^† a foton-létrehozási operátor. Az N foton detektálásának valószínűségét a fotonforrás kvantummechanikai tulajdonságai szabályozzák.

5.1.2 Fotonfelismerés adaptív kvantumrendszerekhez

A fotonok megkülönböztetése az érzékelő rendszer azon képességére utal, hogy adaptív módon beállítsa érzékenységét a fotonok észleléséhez a környezeti feltételek alapján. A gyakorlati kvantumérzékelő rendszerekben, mint például a Quantum LiDAR, a fényforrás intenzitása, a háttérzaj és a céltárgytól való távolság drámaian változhat, ami dinamikus választ igényel az érzékelő részéről.

Adaptív küszöbérték-algoritmus:

A fotonfelismerő adaptív küszöbszámítási algoritmusokat használ a fotondetektálási érzékenység dinamikus beállításához. A rendszer fényes körülmények között növelheti a fotonküszöböt a zaj kiszűrésére, vagy gyenge környezetben csökkentheti a küszöbértéket a gyengébb jelek észlelésére.

Tadaptív(t)=T0⋅11+β⋅N(t)T_{\text{adaptív}}(t) = T_0 \cdot \frac{1}{1 + \beta \cdot N(t)}Tadaptív(t)=T0⋅1+β⋅N(t)1

Hol:

Tadaptive(t)T_{\text{adaptive}}(t)Tadaptive(t) az adaptív küszöb a ttt időpontban,
T0T_0T0 az alapküszöb,
β\betaβ egy hangolási paraméter, amely szabályozza az adaptáció érzékenységét,
N(t)N(t)N(t) a fotonszám a ttt időpontban.

A detektálási küszöb fotonszám alapján történő dinamikus hangolásával a rendszer különböző körülmények között maximalizálja a hatékonyságot. Ennek az adaptív fotonfelismerésnek az N-foton kötegeléssel való integrálása jelentősen javítja a teljes rendszer pontosságát és zajállóságát.

5.1.3 A fotonfelismerés és az N-fotonkötegelés gyakorlati integrációja

A fotonok megkülönböztetésének integrálása az N-foton kötegelésbe mind hardveres, mind szoftveres szinten megvalósul. A hardveres oldalon a fotondetektorok adaptív szűrőkkel vannak felszerelve, amelyek lehetővé teszik a fotonérzékenység valós idejű beállítását. A detektáló hardver képes N-fotonkötegek azonosítására koherens detektorok segítségével, amelyek elemzik a fotonok közötti kvantumkorrelációkat.

A szoftver oldalon az algoritmusokat úgy tervezték, hogy értelmezzék a detektorok jeleit, és az észlelt jel és a háttérzaj szintje alapján beállítsák a foton küszöböt. Ezek az algoritmusok a Fisher-információt használják, amely a kvantumérzékelés kulcsfontosságú mérőszáma, amely számszerűsíti a kvantumrendszerből kinyerhető információ mennyiségét.

Fisher információk optimalizálása:

A fotonok megkülönböztetésének N-fotonkötegeléssel való integrálásának célja az I(θ)I(\theta)I(θ) Fisher-információ optimalizálása , amely a kvantumrendszerből egy θ\thetaθ paraméterről (például távolságról vagy sebességről) nyerhető információmennyiséget reprezentálja. A Fisher-információ akkor maximalizálható, ha az érzékelő rendszert úgy hangolják be, hogy az optimális fotonküszöbön működjön.

I(θ)=∑iP(xi∣θ)(∂logP(xi∣θ)∂θ)2I(\theta) = \sum_{i} P(x_i | \theta) \left( \frac{\partial \log P(x_i | \theta)}{\partial \theta} \right)^2I(θ)=i∑P(xi∣θ)(∂θ∂logP(xi∣θ))2

Hol:

P(xi∣θ)P(x_i | \theta)P(xi∣θ) egy adott eredmény mérésének valószínűsége xix_ixi adott θ\thetaθ paraméter alapján,
θ\thetaθ a kérdéses paraméter (pl. az észlelt tárgy helyzete vagy lendülete).

Egy olyan rendszerben, amely kombinálja a fotonok megkülönböztetését és az N-fotonok kötegelését, a Fisher-információt javítja az N-fotonkötegek megnövekedett jelerőssége és az észlelési küszöb adaptív beállítása.

5.1.4 Továbbfejlesztett zajcsökkentés N-foton kötegeléssel

A kvantum LiDAR és radarrendszerek egyik fő kihívása a környezeti zaj elnyomása, különösen a magas zajszintű környezetekben, például városi területeken, ipari övezetekben vagy katonai színházakban. A fotonok megkülönböztetésének integrálása az N-fotonkötegelésbe robusztus megoldást kínál erre a kihívásra.

Zajcsökkentő technikák:

Foton-összefonódás: Az összefonódott N-foton állapotok használatával a rendszer képes észlelni a fotonok közötti korrelációkat, amelyek a klasszikus fényforrásokban nem léteznének. Ezek a kvantumkorrelációk lehetővé teszik a rendszer számára, hogy megkülönböztesse a jelfotonokat és a zajt, még jelentős háttérinterferenciával rendelkező környezetben is.
Küszöbértékek a zajcsökkentéshez: Az adaptív küszöbérték-algoritmusok biztosítják, hogy csak az észlelési kritériumoknak megfelelő fotonok kerüljenek feldolgozásra, hatékonyan kiszűrve a környezeti zajt. A gyakorlatban ez jobb teljesítményt eredményez mind a közeli, mind a nagy hatótávolságú észlelés esetén.

5.1.5 Esettanulmány: Quantum LiDAR autonóm járművekben

Valós alkalmazásként a fotonok megkülönböztetésének integrálása az N-fotonkötegelésbe jelentős következményekkel jár az autonóm járműnavigációra. Ebben az összefüggésben a Quantum LiDAR rendszereknek különféle fényviszonyok között kell működniük, az erős napfénytől a ködös vagy esős időjárásig.

Az N-fotonkötegelés használatával a Quantum LiDAR rendszer képes észlelni a távoli objektumok gyenge visszaverődéseit, míg a fotonok észlelése lehetővé teszi a rendszer számára, hogy dinamikusan állítsa be érzékenységét az akadályok észleléséhez kedvezőtlen időjárási körülmények között. Ez a kombináció rendkívül megbízható és hatékony érzékelő rendszert eredményez, amely mind pontosságban, mind hatótávolságban felülmúlja a klasszikus LiDAR-t.

Kvantum LiDAR szimulációja Pythonban:

Az alábbiakban egy egyszerű Python kódrészlet látható, amely szimulálja a fotondetektálási folyamatot a Quantum LiDAR-ban, amely magában foglalja az N-fotonkötegelést és a fotonok megkülönböztetését:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

# Paraméterek

N_photons = 10 # A fotonok száma a kötegben

base_threshold = 0,5

béta = 0,05 # Az adaptív küszöb hangolási paramétere

# Funkció a fotondetektálás szimulálására N-foton kötegeléssel

def detect_photons(signal_strength, noise_level, N_photons, küszöbérték):

zaj = np.véletlen.normál(0; noise_level; N_photons)

jel = np.ones(N_photons) * signal_strength

érzékelés = jel + zaj

visszaadja az np.szum(észlelési > küszöbértékét)

# Az adaptív küszöbérték-folyamat szimulálása

def adaptive_threshold(N_detected, base_threshold, béta):

return base_threshold / (1 + béta * N_detected)

# Szimuláció futtatása

signal_strength = 1,0

noise_level = 0,1

A hatótávolságon belüli lépéshez (100):

N_detected = detect_photons(signal_strength, noise_level, N_photons, base_threshold)

küszöbérték = adaptive_threshold(N_detected, base_threshold, béta)

print(f"{step {step}, észlelve: {N_detected}, adaptív küszöbérték: {threshold}")

Ez a kód szimulálja a fotonkötegek detektálását, miközben dinamikusan beállítja az észlelési küszöböt az észlelt fotonok száma alapján.

Következtetés

A fotonok megkülönböztetésének integrálása az N-fotonkötegelésbe jelentős előrelépést jelent a kvantumérzékelés területén, különösen a kvantum LiDAR és a kvantumradar alkalmazásokban. Ez a kombinált megközelítés növeli a jelerősséget, javítja a zajállóságot és maximalizálja a Fisher információkat, ami rendkívül pontos és hatékony érzékelő rendszereket eredményez. Ahogy ez a technológia tovább fejlődik, azt ígéri, hogy forradalmasítja az olyan iparágakat, mint az autonóm navigáció, az űrkutatás és a védelmi rendszerek, előkészítve az utat a következő generációs kvantumtechnológiák előtt.

Ezzel befejeződik az 5.1. fejezet: A fotonfelismerés integrálása az N-fotonkötegelésbe.

5.2. fejezet Fisher információoptimalizálás kvantum LiDAR-ban

Az olyan kvantumérzékelő rendszerekben, mint a Quantum LiDAR, a Fisher-információ kritikus szerepet játszik a paraméterbecslések maximális pontosságának meghatározásában, mint például a távolság, a sebesség vagy más megfigyelhető tulajdonságok. A Fisher információk optimalizálása elengedhetetlen a Quantum LiDAR rendszerek teljesítményének és pontosságának javításához. Az adaptív fotonfelismerés és az olyan fejlett technikák kombinálásával, mint az N-foton kötegelés, az adott rendszerből kinyerhető információ mennyisége drámaian megnövelhető, lehetővé téve a kiváló érzékelési pontosságot még zajos vagy összetett környezetben is.

5.2.1 Fisher-információk és kvantumparaméterek becslése

A klasszikus érzékelésben a Fisher-információ I(θ)I(\theta)I(θ) azt méri, hogy egy véletlen változó mennyi információt hordoz egy ismeretlen θ\thetaθ paraméterről. Ez a koncepció kiterjed a kvantumrendszerekre is, ahol a mérések pontosságát a kvantumzaj és a bizonytalansági elvek korlátozzák.

Fisher-információ I(θ)I(\theta)I(θ) matematikailag a következőképpen fejezhető ki:

I(θ)=∑x1P(x∣θ)(∂P(x∣θ)∂θ)2I(\theta) = \sum_x \frac{1}{P(x|\theta)} \left( \frac{\partial P(x|\theta)}{\partial \theta} \right)^2I(θ)=x∑P(x∣θ)1(∂θ∂P(x∣θ))2

Hol:

θ\thetaθ a becsülendő paramétert jelöli (pl. egy tárgy távolsága LiDAR-ban),
P(x∣θ)P(x|\theta)P(x∣θ) egy adott xxx kimenetel kimutatásának valószínűségi eloszlása a θ\thetaθ paraméter alapján.

A kvantumrendszerekben a Fisher-információ a Quantum Cramér-Rao kötéshez (QCRB) is kötődik, amely meghatározza a paraméterbecslés minimális varianciáját:

Δθ≥1I(θ)\Delta \theta \geq \frac{1}{\sqrt{I(\theta)}}Δθ≥I(θ)1

Ez a kötés alapvető korlátot szab annak, hogy egy θ\thetaθ paraméter pontosan becsülhető-e. Ezért a Fisher-információk növelése csökkenti a θ\thetaθ becslésének bizonytalanságát, ami nagyobb pontossághoz vezet.

5.2.2 Fisher információk a kvantum LiDAR-ban

A Quantum LiDAR-ban a Fisher-információk olyan paraméterek becslésére szolgálnak, mint a céltól való távolság vagy egy objektum relatív sebessége. Ennek a becslésnek a pontossága nagymértékben függ attól, hogy mennyire hatékonyan detektáljuk és dolgozzuk fel a fotonokat, különösen azokat, amelyek N-foton állapotban vannak. A Fisher információk optimalizálása a Quantum LiDAR-ban magában foglalja a rendszer érzékenységének maximalizálását a mért paraméterek kis változásaira.

Például egy tipikus LiDAR rendszerben a ddd és a céltárgy közötti távolságot a foton kibocsátása és visszaverődésének észlelése közötti Δt\Delta tΔt késleltetés alapján számítják ki. A Fisher Information és a Quantum LiDAR rendszerparaméterei közötti kapcsolat a következőképpen vezethető le:

I(θ)∝Ndetected2Δt2I(\theta) \propto \frac{N_{\text{detected}}^2}{\Delta t^2}I(θ)∝Δt2Ndetected2

Hol:

NdetectedN_{\text{detected}}Ndetected az észlelt fotonok száma (amelyet N-foton kötegelés javít),
Δt\Delta tΔt az időkésleltetés mérése.

A Fisher Information optimalizálás célja tehát a NdetectedN_{\text{detected}}Ndetected maximalizálása fotonkötegelés és adaptív megkülönböztetési technikák alkalmazásával, miközben minimalizálja a bizonytalanságot a Δt\Delta tΔt-ban.

5.2.3 Az adaptív foton-megkülönböztetés integrálása a jobb halászinformációk érdekében

Az adaptív foton-megkülönböztetés kritikus szerepet játszik a Fisher-információk optimalizálásában a kvantum LiDAR rendszerekben. Az észlelési küszöbértékek dinamikus beállításával a zajkörnyezet és a fotonszám alapján a rendszer növelheti az észlelt fotonok számát, még magas zajszintű vagy gyenge fényviszonyok között is, közvetlenül javítva a Fisher információkat.

Adaptív küszöbérték-algoritmus a Fisher-információkhoz:

A Fisher-információkat optimalizáló adaptív küszöbérték-algoritmus a következőképpen fejezhető ki:

Topt(t)=T0⋅11+γ⋅I(t)T_{\text{opt}}(t) = T_0 \cdot \frac{1}{1 + \gamma \cdot I(t)}Topt(t)=T0⋅1+γ⋅I(t)1

Hol:

Topt(t)T_{\text{opt}}(t)Topt(t) az optimalizált észlelési küszöbérték a ttt időpontban,
T0T_0T0 az alap küszöbérték,
γ\gammaγ egy hangolási paraméter, amely a Fisher-információk alapján állítja be az érzékenységet,
I(t)I(t)I(t) a pillanatnyi Fisher-információ a ttt időpontban.

A detektálási küszöb folyamatos adaptálásával a megfigyelt Fisher-információk alapján a rendszer egyensúlyozni tud a zajcsökkentés és az észlelt fotonok számának maximalizálása között, elérve a legnagyobb pontosságot.

Python kódszimuláció a Fisher információk optimalizálásához:

Íme egy egyszerű Python-kódrészlet, amely szimulálja a Fisher-információk optimalizálását egy Quantum LiDAR-rendszerben:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

# Paraméterek

N_photons = 100 # A kibocsátott fotonok teljes száma

base_threshold = 0,5

gamma = 0,1 # Hangolási paraméter a küszöbbeállításhoz

# Szimulálja a fotondetektálást a Fisher információk alapján

def fisher_information(N_detected, time_delay):

Visszatérés (N_detected**2) / time_delay**2

# Funkció az adaptív küszöbök szimulálására

def adaptive_threshold(fisher_info, base_threshold, gamma):

visszatérési base_threshold / (1 + gamma * fisher_info)

# Szimuláció futtatása

time_delay = 1,0 # Szimulált késleltetés másodpercben

N_detected = 50 # Kezdeti észlelt fotonszám

A hatótávolságon belüli lépéshez (100):

fisher_info = fisher_information(N_detected, time_delay)

küszöbérték = adaptive_threshold(fisher_info; base_threshold; gamma)

print(f"Step {step}, Fisher Information: {fisher_info}, Adaptive Threshold: {threshold}")

# Az észlelt fotonok változásának szimulálása a küszöb alapján

N_detected = np.random.poisson(lam=N_photons * küszöbérték)

Ez a Python szimuláció bemutatja, hogyan lehet dinamikusan beállítani egy adaptív küszöböt valós idejű Fisher Information számítások alapján. Ahogy a Fisher-információk növekednek (több detektált fotont vagy jobb késleltetési becsléseket jeleznek), az észlelési küszöb csökken, hogy tovább optimalizálja a rendszer érzékenységét.

5.2.4 Fisher-információk az N-fotonkötegelésben

Az N-foton kötegelés, amint azt a 3. fejezetben leírtuk, növeli a jelerősséget azáltal, hogy több fotont koherens kvantumállapotba csoportosít. A megnövekedett fotonszám a Fisher-információk jelentős növekedéséhez vezet, különösen a kvantum LiDAR rendszerek összefüggésében, ahol a távoli objektumok gyenge visszaverődéseit nagy pontossággal kell detektálni.

Quantum Fisher információk N-foton állapotokhoz:

A kvantumrendszerekben az N-foton állapotra vonatkozó Fisher-információ általában magasabb, mint az egyfoton-detektálás a fotonok közötti koherens kölcsönhatás miatt. Az N-foton állapotra vonatkozó QFIQFIQFI kvantumhalász információt a következő képlet adja meg:

QFIN(θ)=N⋅F1(θ)QFI_N(\theta) = N \cdot F_1(\theta)QFIN(θ)=N⋅F1(θ)

Hol:

QFIN(θ)QFI_N(\theta)QFIN(θ) az N-foton állapotra vonatkozó kvantumhalász-információ,
NNN a kötegben lévő fotonok száma,
F1(θ)F_1(\theta)F1(θ) egyetlen foton Fisher-információja.

Ahogy az NNN fotonok száma növekszik a kötegben, a teljes Fisher-információ lineárisan skálázódik az NNN-nel, ami jobb pontosságot és kisebb bizonytalanságot eredményez a paraméterbecslésben.

5.2.5 A halászok információinak maximalizálása magas zajszintű környezetben

A Fisher Information optimalizálásának egyik fő kihívása a Quantum LiDAR rendszerekben a környezeti zaj jelenléte. A nagy zajszintű környezetek, például városi területek vagy ipari területek ronthatják a fotondetektálás pontosságát, és csökkenthetik az általános Fisher-információkat.

A Quantum LiDAR rendszerek azonban enyhíthetik ezeket a hatásokat a következők alkalmazásával:

Foton megkülönböztetés: Az adaptív küszöb lehetővé teszi a rendszer számára, hogy kiszűrje a zaj fotonokat, miközben megtartja a jel fotonjait.
N-foton kötegelés: A fotonok koherens állapotokba csoportosítása növeli a jelerősséget, így a rendszer ellenállóbbá válik a zajjal szemben.
Kvantumhiba-korrekció: Kvantumhiba-korrekciós technikák alkalmazhatók az észlelt jel integritásának fenntartására, tovább javítva a Fisher-információkat.

Zajálló érzékelési képlet:

Zajos környezetben a Fisher Information optimalizálható egy η\etaη zajtényező beépítésével az érzékelési képletbe:

I(θ,η)=Ndetected2Δt2+ηI(\theta, \eta) = \frac{N_{\text{detected}}^2}{\Delta t^2 + \eta}I(θ,η)=Δt2+ηNdetected2

Hol:

η\etaη a zajtényező,
NdetectedN_{\text{detected}}Ndetected és Δt\Delta tΔt a korábban definiáltak.

A képlet optimalizálásával a Quantum LiDAR rendszerek nagy háttérzaj mellett is hatékonyak maradhatnak, biztosítva a megbízható és pontos távolságméréseket.

Következtetés

A Fisher Information optimalizálása a Quantum LiDAR-ban központi szerepet játszik a kvantumérzékelő rendszerek pontosságának és megbízhatóságának növelésében. A fotonok megkülönböztetésének és az N-fotonok kötegelésének integrálásával a kinyerhető információ mennyisége maximalizálható, lehetővé téve a nagy pontosságú méréseket még kihívást jelentő környezetben is. Az adaptív küszöbértékek, a valós idejű Fisher-információelemzés és a zajtűrő technikák révén a kvantum LiDAR rendszerek elérhetik a kvantum előnyt, felülmúlva a klasszikus LiDAR-t mind pontosságban, mind hatótávolságban. A kvantumérzékelés jövője nagymértékben támaszkodik ezekre az elvekre, hogy robusztusabb, zajállóbb és pontosabb rendszereket fejlesszen ki a navigációban, a védelemben és azon túl.

Ezzel lezárult az 5.2. fejezet: Fisher információoptimalizálás a kvantum LiDAR-ban.

5.3. fejezet Fotonküszöb és zajcsökkentés termikus környezetben

A Quantum LiDAR és más kvantumérzékelési technológiák gyakorlati alkalmazásaiban a termikus környezetek jelentős zajt vezetnek be, ami megnehezíti a fotonok észlelését és csökkenti a rendszer teljes pontosságát. Ez a fejezet azt vizsgálja, hogy a fotonküszöbölési technikák hogyan alkalmazhatók a zaj elnyomására magas hőmérsékletű vagy magas zajszintű környezetben, például városi területeken vagy ipari környezetben. Ezenkívül megvizsgáljuk azokat a matematikai kereteket és algoritmusokat, amelyeket a fotonok észlelési folyamatának optimalizálására és a termikus zaj Quantum LiDAR rendszerekre gyakorolt hatásának minimalizálására használnak.

5.3.1 A kvantum LiDAR rendszerek termikus zajának megértése

A termikus zajt a részecskék véletlenszerű mozgása okozza, ami háttérsugárzáshoz és termikus fotonok kibocsátásához vezet. Ez a háttérzaj zavarhatja a LiDAR rendszer által kibocsátott jelfotonokat, csökkentve a távolságmérések vagy a tárgyészlelés tisztaságát és pontosságát. A kvantumérzékelésben, ahol a nagy pontosság döntő fontosságú, az ilyen zajok elnyomása kiemelkedően fontos.

A termikus zaj és a fotondetektálás közötti kapcsolat a feketetest-sugárzás képletével fejezhető ki , amely meghatározza a B(ν,T)B(\nu, T)B(ν,T) spektrális sugárzást egy adott ν\nuν frekvencián és TTT hőmérsékleten:

B(ν,T)=2hν3c2⋅1ehνkT−1B(\nu, T) = \frac{2h\nu^3}{c^2} \cdot \frac{1}{e^{\frac{h\nu}{kT}} - 1}B(ν,T)=c22hν3⋅ekThν−11

Hol:

hhh a Planck-állandó,
ν\nuν a kibocsátott sugárzás frekvenciája,
ccc a fénysebesség,
kkk a Boltzmann-állandó,
A TTT a termikus környezet hőmérséklete.

A TTT hőmérséklet növekedésével a B(ν,T)B(\nu, T)B(ν,T) spektrális sugárzás növekszik, jelezve a termikus fotonok nagyobb kibocsátását, amely zavarhatja a rendszert.

5.3.2 Fotonküszöb a zajcsökkentéshez

A fotonküszöbölés egy olyan technika, amelyet a háttérzaj kiszűrésére használnak az észlelt fotonok energiájának vagy intenzitásának minimális küszöbértékének beállításával. Csak azok a fotonok tekinthetők érvényes jelfotonoknak, amelyek elérik vagy meghaladják ezt a küszöböt. Ez a megközelítés különösen hatékony termikus környezetben, ahol a háttérfotonok általában alacsonyabb energiával rendelkeznek, mint a jelfotonok.

A ToptT_{\text{opt}}Topt küszöbérték dinamikusan beállítható a környezet zajszintje alapján, amelyet gyakran a termikus fotoneloszlás jellemez egy adott hőmérsékleten:

Topt=T0+α⋅B(ν,T)T_{\text{opt}} = T_0 + \alpha \cdot \sqrt{B(\nu, T)}Topt=T0+α⋅B(ν,T)

Hol:

T0T_0T0 az alapérték,
α\alphaα egy hangolási paraméter, amely a zajszint alapján beállítja a rendszer érzékenységét,
B(ν,T)B(\nu, T)B(ν,T) a termikus zajból származó spektrális sugárzás.

Ez a képlet biztosítja, hogy a rendszer adaptív maradjon, növelve a küszöbértéket, amikor a zajszint emelkedik, és csökkenti azt alacsony zajszintű környezetben a fotondetektálás hatékonyságának maximalizálása érdekében.

Példa Python-kódra adaptív küszöbértékekhez:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

# Állandók

h = 6.62607015e-34 # Planck-állandó (J s)

c = 3e8 # fénysebesség (m/s)

k = 1.380649e-23 # Boltzmann-állandó (J/K)

T = 300 # Példa termikus környezeti hőmérsékletre Kelvinben

nu = 5e14 # A fotonok frekvenciája (Hz)

# Feketetest sugárzási képlet

def blackbody_radiance(nu, T):

return (2 * h * nu**3) / (c**2 * (np.exp(h * nu / (k * T)) - 1))

# Adaptív küszöb a termikus zaj alapján

def adaptive_threshold(T0, alfa, nu, T):

B_nu_T = blackbody_radiance(nem, T)

return T0 + alfa * np.sqrt(B_nu_T)

# Szimuláció

T0 = 0,5 # Alapvonal küszöbérték

alfa = 0,1 # Az érzékenység hangolási paramétere

optimal_threshold = adaptive_threshold(T0, alfa, nu, T)

print(f"Optimális fotondetektálási küszöb: {optimal_threshold}")

Ebben a szimulációban a ToptT_{\text{opt}}Topt optimális küszöbértéket a feketetest-sugárzás alapján állítják be, figyelembe véve a termikus környezet által keltett zajt. Ez a küszöb biztosítja, hogy csak a tényleges jelekre utaló elegendő energiájú fotonok detektáljanak.

5.3.3 Termikus zajcsökkentés foton megkülönböztetéssel

A fotonok megkülönböztetése tovább javítja a zajcsökkentést azáltal, hogy dinamikusan, valós időben állítja be az érzékelési paramétereket. A jel-zaj arány (SNR) folyamatos figyelésével a rendszer optimalizálhatja a detektálási küszöbértékeket és a fotonszámlálási statisztikákat, minimalizálva a termikus fotonok mérésekre gyakorolt hatását.

A jel-zaj arány (SNR) termikus zaj jelenlétében a következő képlettel írható le:

SNR=NsignalNsignal+Nthermal\text{SNR} = \frac{N_{\text{signal}}}{\sqrt{N_{\text{signal}} + N_{\text{thermal}}}}SNR=Nsignal+NthermalNsignal

Hol:

NsignalN_{\text{signal}}Nsignal az észlelt jelfotonok száma,
NthermalN_{\text{thermal}}Nthermal az észlelt termikus fotonok száma.

Az SNR maximalizálásával a kvantum LiDAR rendszerek hatékonyabban tudják elkülöníteni a jelfotonokat a termikus zajtól. Az adaptív algoritmusok optimalizálhatják a fotonok észlelését a lehető legmagasabb SNR fenntartása érdekében.

Zajálló érzékelő formula:

A zajcsökkentés másik megközelítése a termikus zaj kiszűrése a termikus környezet ismert jellemzői alapján. Az érzékelési funkció módosítható a hőzaj hatásának csökkentése érdekében:

Ifiltered=Imeasured−η⋅IthermalI_{\text{filtered}} = I_{\text{measured}} - \eta \cdot I_{\text{thermal}}Ifiltered=Imeasured−η⋅Ithermal

Hol:

ImeasuredI_{\text{measured}}Imért az észlelt jel nyers intenzitása,
η\etaη a termikus zaj elnyomási tényezője,
IthermalI_{\text{thermal}}Az itermikus a zajkomponens feketetest-sugárzás alapján számított intenzitása.

Ez a képlet lehetővé teszi a rendszer számára, hogy kivonja a hőzajt a mért jelből, tovább finomítva a fotondetektálás pontosságát.

5.3.4 N-foton kötegelés és zajcsökkentés

A 3. fejezetben bemutatott N-fotonkötegelés különösen hatékony lehet a termikus környezetekben a zaj elnyomásában. Több foton koherens kvantumállapotba kapcsolásával a rendszer növeli az általános jelerősséget, megkönnyítve a jel és a zaj megkülönböztetését. Az N-fotonköteg kollektív energiája meghaladja a termikus fotonokét, javítva az SNR-t.

Például az N-foton állapotra vonatkozó I(θ)I(\theta)I(θ) Fisher-információ a következőképpen fejezhető ki:

IN(θ)=N⋅SsignalSnoiseI_N(\theta) = N \cdot \frac{S_{\text{signal}}}{S_{\text{noise}}}IN(θ)=N⋅SnoiseSsignal

Hol:

IN(θ)I_N(\theta)IN(θ) az N-foton állapotra vonatkozó Fisher-információ,
SsignalS_{\text{signal}}Ssignal a jelerősség,
SnoiseS_{\text{noise}}A zaj a zajerősség.

Ahogy a kötegben lévő NNN fotonok száma növekszik, a zajhoz viszonyított jelerősség is növekszik, lehetővé téve a pontosabb észlelést még zajos környezetben is.

5.3.5 Termikus környezet zajcsökkentése: valós alkalmazások

A termikus zajcsökkentő technikák kritikus fontosságúak a Quantum LiDAR valós alkalmazásaiban, különösen olyan környezetben, ahol a környezeti zaj nem kerülhető el:

Autonóm járművek: A városi környezetben működő kvantum LiDAR rendszerek jelentős hőzajnak vannak kitéve a napfény, az utcai lámpák és a motorok hője miatt. Az adaptív küszöbérték és az N-fotonkötegelés lehetővé teszi ezeknek a rendszereknek, hogy pontos távolságméréseket végezzenek még ilyen zaj jelenlétében is.
Űrkutatás: A kvantum LiDAR-ral felszerelt űrhajóknak meg kell küzdeniük az égitestek hősugárzásával. A zajcsökkentő technikák növelik a bolygók feltérképezésének és az akadályok észlelésének pontosságát ilyen környezetekben.
Katonai felügyelet: A magas hőmérsékletű ipari övezetek vagy harctéri környezetek jelentős zajt vezetnek be a megfigyelésre és felderítésre használt kvantum LiDAR rendszerekbe. A zajcsökkentő módszerek megbízható észlelést és távolságtartást biztosítanak az ilyen kritikus helyzetekben.

Következtetés

A fotonküszöb és a zajcsökkentés a termikus környezetben működő kvantumérzékelő rendszerek alapvető elemei. A detektálási küszöbértékek dinamikus beállításával és az N-fotonkötegelés kihasználásával ezek a rendszerek enyhíthetik a termikus zaj hatását, javítva a kvantum LiDAR mérések általános pontosságát és pontosságát. Az adaptív algoritmusok és a fotonfelismerés kombinációjának köszönhetően a rendszer valós idejű optimalizálása lehetséges, így a Quantum LiDAR megbízható eszköz még magas zajszintű környezetben is. A Quantum LiDAR jövője abban rejlik, hogy képes navigálni és boldogulni összetett, zajos környezetben, így kulcsfontosságú technológia az autonóm navigáció, az űrkutatás és a katonai alkalmazások számára.

Ezzel befejeződik az 5.3. fejezet: Fotonküszöb és zajcsökkentés termikus környezetben.

5.4. fejezet: Adaptív érzékelő algoritmusok: gyakorlati megközelítés

A Quantum LiDAR gyorsan fejlődő területén az adaptív érzékelő algoritmusok kritikus szerepet játszanak a teljesítmény optimalizálásában változó környezeti feltételek és zajszintek mellett. Ezek az algoritmusok lehetővé teszik a rendszerek számára, hogy dinamikusan módosítsák érzékelési paramétereiket – például a fotondetektálási küszöbértékeket, az adatmintavételi sebességeket és a zajelnyomási technikákat – a valós idejű adatbevitelek alapján. Ez a fejezet gyakorlati megközelítést nyújt a kvantum LiDAR rendszerek adaptív érzékelő algoritmusainak fejlesztéséhez és megvalósításához, beleértve a matematikai alapokat, példakódokat és valós alkalmazásokat.

5.4.1 Az adaptív érzékelés alapjai

Az adaptív érzékelés célja a mérési pontosság optimalizálása azáltal, hogy dinamikusan beállítja a rendszer paramétereit az olyan környezeti tényezőknek megfelelően, mint a zaj, a hőmérséklet és a fotonfluxus. Az alapötlet a rendszer információnyereségének maximalizálása, miközben minimalizálja a környezeti zavarok okozta hibákat.

Az adaptív érzékelés központi eszköze az I(θ)I(\theta)I(θ) Fisher-információs mérőszám, amely számszerűsíti a mérésből származó információ mennyiségét egy ismeretlen θ\thetaθ paraméterről. A Cramer-Rao-kötés egy θ^\hat{\theta}θ^ elfogulatlan becslő varianciájának alsó határát állapítja meg, és az adaptív algoritmusok ezt a határt próbálják elérni.

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

Hol:

θ\thetaθ a kérdéses paraméter (pl. távolság LiDAR-ban),
I(θ)I(\theta)I(θ) a rendszer Fisher-információja.

A Quantum LiDAR-ban az adaptív érzékelés ezen metrika alapján módosíthatja a fotondetektálási küszöbértékeket annak biztosítása érdekében, hogy minden észlelt foton maximálisan hozzájáruljon a rendszer általános pontosságához.

5.4.2 Adaptív küszöbszámítási algoritmusok

Az adaptív érzékelés egyik legegyszerűbb, mégis leghatékonyabb alkalmazása az adaptív küszöbölés. A Quantum LiDAR-ban a fotondetektálás optimális küszöbértékének meghatározása elengedhetetlen a jelfotonok és a zaj megkülönböztetéséhez, különösen magas hő- vagy zajszintű környezetben.

A dinamikus küszöbbeállítási algoritmus iteratív módon frissíti a fotondetektálási küszöböt a mért zajszintek és a várható jelerősség alapján. Egy példa algoritmust a következő képlet ad:

Inicializálás: Kezdjen egy alapértékkel, amely a várt zajszinten T0T_0T0 alapul.
Fotonmérés: Mérje meg az észlelt fotonok számát egy meghatározott időintervallumban.
Zajbecslés: Számítsa ki a zajszintet környezeti adatok vagy korábbi fotonszámok alapján.
Küszöbérték-frissítés: Állítsa be a küszöbértéket az aktuális zajszint alapján, a következő képletet követve:

Tnew=T0+α⋅NnoiseT_{\text{new}} = T_0 + \alpha \cdot \sqrt{N_{\text{noise}}}Tnew=T0+α⋅Nnoise

Hol:

TnewT_{\text{new}}Tnew a frissített küszöbérték,
α\alphaα egy hangolási paraméter,
NnoiseN_{\text{noise}}Nnoise a becsült zajszám.

Példa Python-kódra adaptív küszöbértékekhez:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

# Paraméterek inicializálása

T_0 = 1,0 # Kezdeti küszöbérték

alfa = 0,5 # Hangolási paraméter

noise_level = 0,05 # Kezdeti zajszint (példa)

def adaptive_threshold(T_0, alfa, noise_level):

"""Dinamikusan állítsa be a fotondetektálási küszöböt."""

visszatérési T_0 + alfa * np.gyök(noise_level)

# Példa a használatra

current_threshold = adaptive_threshold(T_0, alfa, noise_level)

print(f"Új küszöbérték: {current_threshold}")

Ez az adaptív küszöbérték-algoritmus valós idejű rendszerekben valósítható meg, ahol a zaj idővel ingadozik. A rendszer folyamatosan állítja be a küszöbértéket a környezeti tényezők alapján, biztosítva, hogy csak a jel szempontjából releváns fotonokat érzékelje.

5.4.3 Bayes-féle adaptív érzékelő algoritmusok

Összetettebb környezetekben, ahol mind a zaj, mind a jel paraméterei dinamikusak, a Bayes-féle adaptív érzékelés robusztus keretet biztosít az érzékelési döntések optimalizálásához. A Bayes-i módszerek frissítik a rendszer környezeti ismereteit azáltal, hogy beépítik az új mérések korábbi eloszlásait és valószínűségét.

A Bayes-féle frissítési szabályt a következő képlet adja meg:

P(θ∣adat)=P(adat∣θ)P(θ)P(adat)P(\theta | \szöveg{adat}) = \frac{P(\szöveg{adat} | \theta) P(\theta)}{P(\szöveg{adat})}P(θ∣adat)=P(adat)P(adat∣θ)P(θ)

Hol:

P(θ∣data)P(\theta | \text{data})P(θ∣data) a θ\thetaθ paraméter utólagos valószínűsége a megfigyelt adatok alapján,
P(adat∣θ)P(\szöveg{adat} | \theta)P(adat∣θ) a megadott θ\thetaθ adatok valószínűsége,
P(θ)P(\theta)P(θ) a θ\thetaθ előzetes valószínűsége,
P(adat)P(\szöveg{adat})P(adat) a bizonyíték vagy marginális valószínűség.

A posterior eloszlás frissítésének ez az iteratív folyamata lehetővé teszi az érzékelő rendszer számára, hogy folyamatosan frissített valószínűségek alapján hozzon döntéseket. A Quantum LiDAR esetében ez magában foglalhatja a fotonszámlálási folyamat módosítását, hogy azokra a régiókra összpontosítson, ahol nagyobb a valószínűsége az értelmes adatok kimutatásának.

Bayes-frissítési példa Pythonban:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

def bayesian_update(prior, valószínűség, adatok):

"""Hajtson végre Bayes-frissítést."""

Posterior = valószínűség * prior / np.sum(valószínűség * prior)

Visszatérés posterior

# Példa adatok

prior = np.array([0.2; 0.5; 0.3]) # Előzetes valószínűségek

valószínűség = np.array([0.8; 0.6; 0.1]) # Új adatok valószínűsége

data = np.array([1, 0, 1]) # Példa megfigyelt adatokra

# Bayesian frissítés

posterior = bayesian_update(prior, valószínűség, adatok)

print(f"Hátsó eloszlás: {posterior}")

Ez a megközelítés különösen hasznos olyan környezetekben, ahol mind a zajprofil, mind a jelerősség kiszámíthatatlanul változik, például dinamikus városi környezetben navigáló autonóm járművek vagy ingadozó háttérsugárzással foglalkozó űrhajók.

5.4.4 Megerősítéses tanulás az adaptív érzékeléshez

A megerősítő tanulási (RL) algoritmusok ígéretes megközelítést kínálnak az adaptív érzékelő rendszerek hatékonyságának javítására, különösen olyan forgatókönyvekben, ahol a környezeti feltételek idővel változnak. A rendszert olyan ágensként kezelik, amely kölcsönhatásba lép a környezetével, és megtanulja optimalizálni a fotondetektálást próba és hiba útján.

Az RL keretrendszer jellemzően a következőkből áll:

Állapotok: Az aktuális érzékelési környezet ábrázolása (pl. zajszintek, fotonszámok).
Műveletek: A rendszerparaméterek (pl. fotonküszöbök, mintavételi arányok) módosítása.
Jutalmak: A fotondetektálási folyamat minőségének számszerűsítése (pl. információszerzés vagy Fisher-információ).
Irányelv: Az ügynök által követett döntéshozatali stratégia, amely maximalizálja a halmozott jutalmat.

Az RL alapú küszöbbeállítási stratégiára példa a Q-learning algoritmus, amely iteratív módon javítja a foton küszöböt a múltbeli tapasztalatok alapján:

Q(s,a)←Q(s,a)+α⋅[r+γ⋅maxaQ(s′,a)−Q(s,a)]Q(s, a) \balra nyíl Q(s, a) + \alpha \cdot [r + \gamma \cdot \max_a Q(s', a) - Q(s, a)]Q(s,a)←Q(s,a)+α⋅[r+γ⋅amaxQ(s′,a)−Q(s,a)]

Hol:

Q(s,a)Q(s, a)Q(s,a) az sss állapot és az aaa művelet Q-értéke,
α\alphaα a tanulási sebesség,
RRR az azonnali jutalom,
γ\gammaγ a diszkonttényező,
S′S's az AAA akció utáni új állapot.

Példa Python-kódra a Q-learninghez:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

# Q-learning paraméterek

alfa = 0,1 # Tanulási sebesség

gamma = 0,9 # Diszkonttényező

num_states = 5

num_actions = 2

Q_table = np.nullák((num_states; num_actions))

def choose_action(állam, Q_table):

return np.argmax(Q_table[állapot])

def update_q_table(Q_table, állapot, cselekvés, jutalom, next_state, alfa, gamma):

best_next_action = np.argmax(Q_table[next_state])

Q_table[állapot, művelet] += alfa * (jutalom + gamma * Q_table[next_state, best_next_action] - Q_table[állapot, művelet])

Visszatérési Q_table

# Példa a használatra

állapot = 0 # Kezdeti állapot

művelet = choose_action(állapot; Q_table)

jutalom = 1 # Példa jutalom

next_state = 1

Q_table = update_q_table(Q_table, állapot, cselekvés, jutalom, next_state, alfa, gamma)

print(f"Frissített Q-tábla: {Q_table}")

5.4.5 Az adaptív érzékelés valós megvalósítása

Az adaptív érzékelő algoritmusok jelentős valós alkalmazásokkal rendelkeznek, különösen az autonóm járművekben, az űrkutatásban és a katonai megfigyelésben. Ezek az algoritmusok lehetővé teszik a Quantum LiDAR rendszerek számára, hogy valós időben alkalmazkodjanak a változó környezethez, optimalizálva az észlelési pontosságot és minimalizálva az energiafogyasztást.

Autonóm járművek: Az adaptív érzékelő algoritmusokkal felszerelt kvantum LiDAR rendszerek az időjárási viszonyok, az útminőség és a forgalom sűrűsége alapján módosíthatják a fotonküszöböket. Ez biztosítja az akadályok észlelésének nagy pontosságát még kedvezőtlen környezetben is.
Űrkutatás: A bolygók feltérképezéséhez Quantum LiDAR-t használó űrmisszióknak ingadozó sugárzással és jelinterferenciával kell megküzdeniük. Az adaptív algoritmusok dinamikusan módosítják a rendszer érzékenységét, hogy javítsák a pontosságot ellenséges űrkörnyezetben.
Katonai megfigyelés: Dinamikus harci környezetekben az adaptív érzékelés lehetővé teszi a Quantum LiDAR rendszerek számára, hogy a kulcsfontosságú célpontokra összpontosítsanak, miközben elnyomják a háttérzajt, javítva a rendszer hatékonyságát a valós idejű felderítő küldetésekben.

Következtetés

Az adaptív érzékelési algoritmusok központi szerepet játszanak a kvantum LiDAR rendszerek azon képességében, hogy optimálisan teljesítsenek összetett és zajos környezetekben. Az alapvető küszöbérték-beállításoktól a fejlett megerősítési tanulási technikákig ezek az algoritmusok biztosítják, hogy a kvantum LiDAR rendszerek nagy pontosságot és megbízhatóságot tartsanak fenn. Akár autonóm navigációban, űrkutatásban vagy katonai alkalmazásokban használják, az adaptív algoritmusok folyamatosan fejlődnek, új képességeket nyitva meg a kvantum LiDAR technológiák számára.

Ezzel lezárult az 5.4. fejezet: Adaptív érzékelési algoritmusok: gyakorlati megközelítés.

6.1. fejezet: Kvantum LiDAR szimulációs keretrendszer készítése Pythonban

A kvantum LiDAR a kvantumoptika élvonalbeli alkalmazását képviseli a távolság- és mélységérzékelési technológiában. Az alapelvek, mint például a fotonok megkülönböztetése és a Fisher-féle információoptimalizálás, kvantumelőnyöket biztosítanak a klasszikus LiDAR rendszerekkel szemben. Ezen elvek hatékony feltárásához és teszteléséhez szimulációs keretrendszerre van szükség. Ez a fejezet lépésről lépésre ismerteti a Python-alapú szimulációs keretrendszer felépítését a kvantum LiDAR-hoz, amely lehetővé teszi a különböző kvantumjelenségekkel való kísérletezést, beleértve a fotonküszöböket, az N-fotonkötegeket és a zajállóságot.

6.1.1 A kvantum LiDAR szimulációs keretrendszer áttekintése

A Quantum LiDAR szimulációs keretrendszere a következő fő összetevők modellezésére szolgál:

Fotondetektálás: Szimulálja, hogyan bocsátanak ki fotonokat, hogyan haladnak át az űrben, hogyan lépnek kölcsönhatásba az akadályokkal és hogyan térnek vissza a detektorba.
Fotonfelismerés: Algoritmusok használata a küszöbértékek meghatározására és a fotonszámlálásra, hogy megkülönböztessék a jelfotonokat a zajtól.
Zajmodellezés: A környezeti zajok, például a termikus háttérsugárzás és a rendszer tökéletlenségeinek figyelembevétele.
Hatótávolság és mélység becslése: A repülési idő (ToF) elvének használata az objektumok távolságának becslésére a fotonészlelési idők alapján.

A keretrendszer olyan Python-kódtárakat használ, mint a NumPy, a SciPy és a Matplotlib a hatékony numerikus számításhoz és vizualizációhoz. A szimuláció moduláris, lehetővé téve a különböző LiDAR rendszerkonfigurációk és kvantumbeállítások tesztelését.

6.1.2 A szimuláció fő összetevői

i. Fotonkibocsátási és detektálási modell

Az első komponens a kvantum fényforrásból származó fotonok kibocsátását és az objektumokról való visszaverődés utáni észlelését modellezi. A kvantum LiDAR-ban a fotondetektálás valószínűségi, kvantumállapotok irányítják. Ezt a valószínűségi természetet a következő matematikai modell segítségével szimuláljuk:

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 az észlelt fotonok átlagos száma (a fényforrás intenzitásától és az objektum visszaverő képességétől függően).

Példa Python kód fotonkibocsátás szimulációhoz:

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

def photon_emission_simulation(lambda_val, num_photons):

"""Szimulálja a fotonkibocsátást a Poisson-eloszlás segítségével."""

photon_counts = np.random.poisson(lambda_val, num_photons)

visszatérő photon_counts

# Paraméterek

lambda_val = 10 # A fotonok átlagos száma

num_photons = 1000 # A szimulálandó fotonok száma

# Szimuláció futtatása

photon_counts = photon_emission_simulation(lambda_val; num_photons)

# Megjelenítés

plt.hist(photon_counts; rekeszek=30; sűrűség=igaz)

plt.xlabel('Fotonok száma')

plt.ylabel('Valószínűség')

plt.title("Fotonkibocsátás eloszlása")

plt.show()

Ez az alapvető szimuláció fotonszámokat generál a Poisson-eloszlás alapján, amely a kvantumrendszerekben a fotondetektálás általános közelítése.

ii. repülési idő (ToF) szimuláció

A kvantum LiDAR rendszerek a fotonok repülési idejének mérésével becsülik meg az objektum hatótávolságát . Ez magában foglalja annak az időnek a kiszámítását, amely alatt a fotonok elhagyják a kibocsátót, visszaverődnek az objektumról, és visszatérnek a detektorba.

Ennek szimulálásához a következőképpen számítjuk ki a ToF-et:

d=c⋅tToF2d = \frac{c \cdot t_{\text{ToF}}}{2}d=2c⋅tToF

Hol:

ddd az objektumtól való távolság,
ccc a fénysebesség (3×108 m/s3 \times 10^8 \, \text{m/s}3×108m/s),
tToFt_{\text{ToF}}tToF a mért repülési idő.

Példa Python-kódra ToF-szimulációhoz:

piton

Kód másolása

def tof_simulation(távolság, speed_of_light=3e8):

""»Szimulálja a repülési időt (ToF) adott távolságra."""

tof = 2 * távolság / speed_of_light # Oda-vissza

visszatérési tof

# Paraméterek

távolság = 100 # Távolság az objektumtól méterben

# Számolja ki a repülési időt

tof = tof_simulation(távolság)

print(f"Repülési idő (ToF): {tof * 1e9} ns")

Ez a szkript kiszámítja a ToF-et egy adott távolságra. Az eredmény felhasználható egy nagyobb szimulációban a foton utazási idejének és hatótávolságának becslésére.

iii. Fotonküszöb és zajcsökkentés

A kvantum LiDAR rendszereknek hatékonyan meg kell különböztetniük a jelfotonokat a zajtól, különösen termikus vagy magas zajszintű környezetben. A fotonküszöbölés segít elérni ezt azáltal, hogy olyan észlelési határértéket állít be, amely kiszűri az alacsony valószínűségű zajfotonokat.

Az adaptív küszöbszámítási algoritmus dinamikusan állítja be az érzékelési küszöböt a környezeti zajszint alapján, az előző fejezetekben leírtak szerint.

Példa Python-kódra fotonküszöbökhöz:

piton

Kód másolása

def adaptive_thresholding(noise_level, base_threshold, tuning_param=0,5):

"""Állítsa be a fotondetektálási küszöböt a zajszint alapján."""

küszöbérték = base_threshold + tuning_param * np.gyök(noise_level)

visszatérési küszöbérték

# Paraméterek

base_threshold = 10

noise_level = 5

# Adaptív küszöb kiszámítása

küszöbérték = adaptive_thresholding(noise_level; base_threshold)

print(f"Adaptív küszöbérték: {threshold}")

A küszöbérték-algoritmus a bejövő fotonjeleket a zajszintek alapján szűri annak biztosítása érdekében, hogy csak a releváns adatok kerüljenek feldolgozásra.

6.1.3 A halászok adatainak kiszámítása

A kvantum LiDAR rendszerek egyik alapvető mérőszáma a Fisher Information, amely számszerűsíti a mérésekből nyert információ mennyiségét. A rendszerbeállítások, például a fotonküszöbök optimalizálására szolgál, hogy maximalizálja a tartománybecslések pontosságát.

A kvantumrendszerre vonatkozó I(θ)I(\theta)I(θ) Fisher-információ kiszámítása a következőképpen történik:

I(θ)=−E[∂2∂θ2logP(x∣θ)]I(\theta) = - \mathbb{E}\left[\frac{\partial^2}{\partial \theta^2} \log P(x|\theta)\right]I(θ)=−E[∂θ2∂2logP(x∣θ)]

Hol:

θ\thetaθ a kérdéses paraméter (pl. távolság),
P(x∣θ)P(x|\theta)P(x∣θ) az xxx megfigyelésének valószínűsége θ\thetaθ esetén,
A log-valószínűség második deriváltja adja meg a θ\thetaθ-ról szóló információ mennyiségét.

Python kód a Fisher információs számításhoz:

piton

Kód másolása

def fisher_information(derivative_likelihood):

"""Számítsa ki a Fisher-információkat a valószínűségi derivált alapján."""

return -np.közép(derivative_likelihood ** 2)

# Példa a log-valószínűség deriváltjára

log_likelihood_derivative = np.random.randn(1000) # Szimulált adatok

# Számítsa ki a Fisher információkat

fisher_info = fisher_information(log_likelihood_derivative)

print(f"Fisher információ: {fisher_info}")

A Fisher-információk kiszámításával iteratív módon javíthatjuk a Quantum LiDAR beállításait az optimális teljesítmény érdekében.

6.1.4. Az összes komponens integrálása kvantum LiDAR-szimulációba

Most, hogy modelleztük az egyes komponenseket – fotonkibocsátás, ToF, küszöbérték és Fisher-információ számítás – a következő lépés ezek integrálása egy teljes kvantum LiDAR szimulációs keretrendszerbe.

A szimuláció:

Fotonokat bocsát ki, és szimulálja a ToF-t az objektum távolsága alapján.
Alkalmazzon fotonküszöböt, hogy megkülönböztesse a jelfotonokat a zajtól.
Becsülje meg a távolságot a ToF használatával.
Optimalizálja a rendszer teljesítményét a Fisher Information alapján.

Python kód integrált kvantum LiDAR-szimulációhoz:

piton

Kód másolása

def quantum_lidar_simulation(távolság, lambda_val, noise_level):

""Teljes kvantum LiDAR szimuláció."""

tof = tof_simulation(távolság)

photon_counts = photon_emission_simulation(lambda_val, 1000)

küszöbérték = adaptive_thresholding(noise_level; base_threshold=10)

# Jelentkezési küszöb

detected_photons = photon_counts[photon_counts > küszöbérték]

# Becsült távolság

estimated_distance = tof * 3e8 / 2 # Fordított ToF számítás

visszatérési estimated_distance, len(detected_photons)

# Szimuláljon egy 100 méteres célpontot

távolság = 100

lambda_val = 10

noise_level = 5

estimated_distance, detected_photons = quantum_lidar_simulation(távolság; lambda_val; noise_level)

print(f"Becsült távolság: {estimated_distance} méter")

print(f"Detektált fotonok: {detected_photons}")

Ez az integrált szimulációs keretrendszer szilárd alapot biztosít a kvantum LiDAR rendszerek teszteléséhez, lehetővé téve a kutatók és mérnökök számára, hogy különböző konfigurációkkal kísérletezzenek és optimalizálják a teljesítményt.

6.1.5 Vizualizáció és teljesítményelemzés

A Quantum LiDAR rendszer teljesítményének vizualizálása kritikus fontosságú a rendszerparaméterek hatásának megértéséhez. A Matplotlib használatával olyan kulcsfontosságú mutatókat ábrázolhatunk, mint a fotonészlelés valószínűsége, a Fisher-információk és a távolságbecslési hiba.

Példa Python-kódra vizualizációhoz:

piton

Kód másolása

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Szimulált adatok

távolságok = np.linspace(10, 100, 10)

hibák = np.random.normal(0; 1; len(távolságok))

# Telektávolság becslési hibák

PLT.PLOT(távolságok; hibák; jelölő='o')

plt.xlabel('Távolság az objektumtól (m)')

plt.ylabel('Becslési hiba (m)')

plt.title('Kvantum LiDAR távolságbecslési hiba')

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Következtetés

Ez a fejezet egy Python használatával készült átfogó Quantum LiDAR szimulációs keretrendszert mutatott be. A fotonkibocsátás, a repülési idő, az adaptív küszöbértékek és a Fisher-információk modellezésével ez a keretrendszer rugalmas és hatékony eszközt biztosít a kvantum LiDAR rendszerek felfedezéséhez és optimalizálásához. Ahogy tovább finomítjuk a szimulációt, mélyebbre áshatunk a teljesítménymutatókban, fejlett optimalizálási technikákat alkalmazhatunk, és kiterjeszthetjük a keretrendszert a különböző valós alkalmazásokra, beleértve az autonóm navigációt és a katonai felügyeletet.

Ezzel lezárult a 6.1. fejezet: Kvantum LiDAR szimulációs keretrendszer létrehozása Pythonban.

6.2. fejezet: N-fotonköteg-kibocsátások modellezése a MATLAB-ban

A kvantum LiDAR-ban és a kapcsolódó érzékelési technológiákban az N-fotonkötegek kibocsátása kritikus szerepet játszik a rendszer pontosságának és hatékonyságának növelésében. Ezek a multifoton állapotok lehetővé teszik, hogy minden észlelési eseménynél több információt továbbítsanak, és kevésbé érzékenyek a zajra, mint az egyfoton-kibocsátás. Az N-fotonkötegek modellezése a MATLAB-ban elengedhetetlen dinamikájuk megértéséhez és a kvantumérzékelő rendszerek optimalizálásához.

Ez a fejezet bemutatja az N-fotonkötegek kibocsátásának modellezését a MATLAB-ban, kiemelve a multifoton állapotok fontosságát, megvalósítva az alapvető matematikai modelleket és megjelenítve az eredményeket a rendszer teljesítményének optimalizálása érdekében.

6.2.1 Bevezetés az N-foton kötegekbe

Az N-fotonkötegek a fotonok kollektív állapotai, amelyek koherensen viselkednek, és kvantumtulajdonságokat mutatnak, amelyek lehetővé teszik a fokozott észlelési pontosságot. Ezek a csomagok különösen hasznosak az olyan kvantumérzékelő alkalmazásokban, mint a Quantum LiDAR, ahol a zajállóság és a fotonhatékonyság kulcsfontosságú kihívást jelent.

Az N-fotonkötegek kibocsátása kvantumoptikai elvekkel írható le, ahol az NNN fotonok kibocsátásának valószínűsége a foton állapotától és a rendszer kvantumkörnyezettel való kölcsönhatásától függ. A fotonkötegeket úgy állítják elő, hogy a fotonok összefonódva maradjanak, ami jobb jel-zaj arányt eredményez az észlelési folyamatban.

6.2.2 Az N-fotonköteg-kibocsátás elméleti modellje

Az N-fotonkötegek kibocsátásának szimulálásához először meghatározzuk a rendszer kvantumállapotát. Az N-fotonköteg létrehozásának valószínűsége a fotonstatisztika Poisson-eloszlásának általános formájával modellezhető , a következő valószínűségi tömegfüggvénnyel:

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 az átlagos fotonszám (vagy a kvantumforrás intenzitása),
n!n!n! a fotonok számának faktoriálisa.

Az N-fotonkötegek kibocsátása esetében a fotonok közötti koherencia növeli annak valószínűségét, hogy kötegenként pontos számú fotont detektáljunk. Módosíthatjuk a Poisson-eloszlást, hogy figyelembe vegyük a fotonok közötti korrelációt, jellemzően egy Poisson-eloszlás alatti eloszlást használva egy nagyon koherens forrás fotonstatisztikájának ábrázolására.

6.2.3. MATLAB implementáció N-foton köteg szimulációhoz

A MATLAB segítségével szimulálhatjuk az N-fotonkötegek kibocsátását véletlenszerű fotonszámlálás generálásával az alapul szolgáló kvantumstatisztikák alapján. Az alábbiakban látható a MATLAB kód, amely szimulálja az N-fotonkötegek kibocsátását a Poisson-eloszlás alatti eloszlással:

MATLAB

Kód másolása

% paraméterek N-fotonköteg szimulációhoz

lambda = 10; % Átlagos fotonszám kötegenként

N = 1000; % A szimulálandó fotonkötegek száma

% Fotonszám generálása a Poisson-eloszlás alapján

photon_counts = poissrnd(lambda, 1, N);

A fotonköteg-eloszlás %-os megjelenítése

hisztogram(photon_counts, "normalizálás", "valószínűség");

xlabel('Fotonok száma kötegenként');

ylabel('Valószínűség');

title("N-fotonköteg-kibocsátás eloszlása");

rács bekapcsolva;

Ez a kód a Poisson-eloszlás alapján generálja a fotonok számának eloszlását, amely a kötegenkénti fotonok számát jelenti. A hisztogram megjeleníti a fotonkötegek valószínűségi eloszlását.

6.2.4 Antibunching viselkedés szimulálása

Az N-fotonkötegek egyik legfontosabb tulajdonsága az antibunching, ahol a fotonok kevésbé valószínű, hogy egyszerre érkeznek. Az Antibunching egy kvantumhatás, amely fontos a zaj csökkentésében és a jel tisztaságának javításában a Quantum LiDAR rendszerekben.

Az antibunching mértéke a g(2)(0)g^{(2)}(0)g(2)(0) másodrendű korrelációs függvénnyel számszerűsíthető, amely a következőképpen határozható meg:

g(2)(0)=⟨n(n−1)⟩⟨n⟩2g^{(2)}(0) = \frac{\langle n(n-1) \rangle}{\langle n \rangle^2}g(2)(0)=⟨n⟩2⟨n(n−1)⟩

Az ideális egyfoton-kibocsátó esetében a g(2)(0)g^{(2)}(0)g(2)(0) megközelíti a nullát, ami erős antibunching viselkedést jelez. A MATLAB-ban szimulálhatjuk a csomózásgátló viselkedést a g(2)(0)g^{(2)}(0)g(2)(0) kiszámításával a szimulált N-fotonköteg-kibocsátásokra.

MATLAB-kód az Antibunching szimulációhoz:

MATLAB

Kód másolása

% Másodrendű korrelációs függvény kiszámítása g^(2)(0)

n_mean = átlag(photon_counts);

n_var = var(photon_counts);

g2_0 = (n_var - n_mean) / (n_mean^2);

fprintf('Másodrendű korrelációs függvény g^(2)(0): %.2f\n', g2_0);

Ez a kód kiszámítja a g(2)(0)g^{(2)}(0)g(2)(0) másodrendű korrelációs függvényt a szimulált fotonkötegekre, és méri a rendszer antibunching viselkedését.

6.2.5 Fotonkibocsátások és korrelációk megjelenítése

A fotonok eloszlásának vizualizálása az N-fotonkötegekben elengedhetetlen a kvantumrendszer viselkedésének megértéséhez. A MATLAB hatékony vizualizációs eszközeivel nemcsak a fotonkibocsátás eloszlását, hanem a fotonok időbeli korrelációját is ábrázolhatjuk, betekintést nyújtva a rendszer időbeli dinamikájába.

Példa foton korrelációk megjelenítésére:

MATLAB

Kód másolása

% Szimulálja a fotonkibocsátás időbeli korrelációit

time_intervals = exprnd(1/lambda, 1, N); % exponenciális időintervallumok

% A fotonkötegek közötti időintervallumok ábrázolási korrelációja

szórás(1:N, time_intervals);

xlabel('Photonköteg index');

ylabel('Időintervallum(ok)');

title("Az n-fotonköteg-kibocsátások közötti időintervallumok");

rács bekapcsolva;

Ebben a példában exponenciális eloszlással szimuláljuk a fotonkötegek közötti időintervallumokat, és ábrázoljuk az eredményeket. Ez a vizualizáció segíthet azonosítani a fotonok érkezési idejének mintáit és azt, hogy ezek hogyan kapcsolódnak a rendszer általános teljesítményéhez.

6.2.6 Gyakorlati megfontolások valós rendszerekhez

A valós kvantum LiDAR rendszerekben az N-fotonkötegek kibocsátását különböző környezeti tényezők befolyásolhatják, például a termikus zaj és a rendszer tökéletlenségei. Ezek figyelembevételéhez modelleznünk kell a zaj hatását a fotonkibocsátási folyamatra.

A zaj hatásának modellezése:

A szimulációba zajt vezethetünk be egy termikus háttérkomponens hozzáadásával, amely véletlenszerű fotondetektálást vezet be, amely nem része a koherens N-fotonkötegeknek.

MATLAB

Kód másolása

% Termikus zaj hozzáadása a fotonszámhoz

thermal_noise = poissrnd(2, 1, N); % alacsony intenzitású termikus zaj

% Összes foton számít zajjal

total_photon_counts = photon_counts + thermal_noise;

% A zaj hatásának megjelenítése

hisztogram(total_photon_counts, "normalizálás", "valószínűség");

xlabel('fotonok száma (beleértve a zajt is)');

ylabel('Valószínűség');

title("Fotonköteg-eloszlás termikus zajjal");

rács bekapcsolva;

Ez a módosított szimuláció megmutatja, hogyan változik a fotonkötegek eloszlása a termikus zaj bevezetésekor. A gyakorlatban a zaj ronthatja a rendszer teljesítményét, de az N-fotonköteg megközelítés rugalmasabb, mint a klasszikus fotonszámlálás.

6.2.7 Kvantumérzékelési paraméterek optimalizálása

Az N-fotonkötegek modellezésének célja a MATLAB-ban nemcsak a fotonkibocsátási folyamat szimulálása, hanem a Quantum LiDAR rendszerek teljesítményének optimalizálása is. A rendszer paramétereinek – például a fotonok intenzitásának, a zajcsökkentő algoritmusoknak és a Fisher információoptimalizálásnak – beállításával maximalizálhatjuk a rendszer pontosságát és hatékonyságát.

Példa: Paraméteroptimalizálási hurok

MATLAB

Kód másolása

% hurok különböző fotonintenzitásokon

lambda esetén = 5:5:20

photon_counts = poissrnd(lambda, 1, N);

% Zaj alkalmazása és g^(2)(0) kiszámítása

total_photon_counts = photon_counts + thermal_noise;

g2_0 = (var(total_photon_counts) - átlag(total_photon_counts)) / (átlag(total_photon_counts)^2);

fprintf('Fotonintenzitás: %d, g^(2)(0): %.2f\n', lambda, g2_0);

vég

Ez az optimalizálási hurok különböző fotonintenzitásokat tesztel, és kiszámítja a megfelelő másodrendű korrelációs függvényt g(2)(0)g^{(2)}(0)g(2)(0), segítve a rendszer optimális intenzitásának azonosítását.

Következtetés

Ez a fejezet bemutatta az N-fotonkötegek kibocsátásának modellezésének folyamatát a MATLAB-ban, gyakorlati példákkal és kóddal a fotonstatisztikák, a csomósodásgátló viselkedés és a zajállóság szimulálására. Ezeken a szimulációkon keresztül mélyebben megérthetjük a multifoton kvantumrendszerek viselkedését, és optimalizálhatjuk a kvantum LiDAR-t és az érzékelési technológiákat a valós alkalmazásokhoz.

A következő fejezet a 6.3: Fisher-információk megjelenítése kvantumrendszerekben című fejezettel foglalkozik, ahol megvizsgáljuk, hogyan vizualizálható és optimalizálható a kvantummérésekből nyert információ a MATLAB vizualizációs eszközeivel.

6.3. fejezet: Fisher-információk megjelenítése kvantumrendszerekben

Bevezetés

A Fisher-információ (FI) a kvantumérzékelés és méréselmélet központi fogalma, amely kulcsfontosságú mércéje annak az információmennyiségnek, amelyet egy megfigyelhető véletlen változó hordoz egy ismeretlen paraméterről. A kvantumrendszerekben a Fisher Information segít optimalizálni a mérések érzékenységét, így értékes eszköz a kvantum LiDAR, a kvantum képalkotás és a kommunikációs rendszerek területén.

Ebben a fejezetben megvizsgáljuk, hogyan lehet kiszámítani és vizualizálni a Fisher-információkat kvantumrendszerekben. Példákon és kódimplementációkon keresztül mutatjuk be, hogyan változik a Fisher-információ a rendszerparaméterek, a zaj és a fotonstatisztikák függvényében, és hogyan optimalizálható a kvantummérések nagyobb pontosságának elérése érdekében.

6.3.1 A Fisher-információk elméleti háttere

A klasszikus statisztikában a Fisher-információ I(θ)\mathcal{I}(\theta)I(θ) azt az információmennyiséget méri, amelyet xxx véletlen változó szolgáltat egy θ\thetaθ paraméterről. Matematikailag a következőképpen határozható meg:

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

Hol:

p(x;θ)p(x; \theta)p(x;θ) az xxx megfigyelhető változó valószínűségi sűrűségfüggvénye a θ\thetaθ paraméter alapján.
E\mathbb{E}E a várt értéket jelöli xxx összes lehetséges kimenetelére.

A kvantumrendszerekben a Fisher-információ kiterjed a kvantum Fisher-információra (QFI), amely figyelembe veszi a kvantum-szuperpozíciót, az összefonódást és a dekoherencia hatásait. A Quantum Fisher Information Iq\mathcal{I}_qIq a Cramér-Rao-korláthoz kapcsolódik, és alacsonyabb határértéket állít be a becslő varianciájára:

Var(θ^)≥1Iq(θ)\text{Var}(\hat{\theta}) \geq \frac{1}{\mathcal{I}_q(\theta)}Var(θ^)≥Iq(θ)1

Ez kiemeli a Fisher-információk maximalizálásának fontosságát a kvantumparaméter-becslés pontosságának javítása érdekében.

6.3.2 Fisher információk megjelenítése fotonstatisztikákban

A Fisher-információ egyik gyakorlati alkalmazása kvantumrendszerekben a fotonstatisztikák elemzése kvantumérzékelés céljából. Vizualizálhatjuk, hogyan változik a Fisher-információ a fotonszám eloszlásával és a rendszerzajjal. Az alábbiakban egy példa látható arra, hogyan lehet kiszámítani a fotonszám Poisson-eloszlásának Fisher-információit, ami gyakori a kvantumoptikában.

A Poisson fotonstatisztikában szereplő halászinformációk MATLAB-kódja:

MATLAB

Kód másolása

% Paraméterek

lambda = 10; % Átlagos fotonszám

théta = 1,0; % A kívánt paraméter (lehet például a fázis)

% Fisher Information számítás a Poisson-eloszláshoz

photon_counts = poissrnd(lambda, 1, 1000);

p_x_theta = poisspdf(photon_counts, lambda); A fotonszám valószínűségi eloszlásának %-a

% Fisher Információs képlet

FI = szum((diff(log(p_x_theta)).^2)./p_x_theta(1:vége-1));

% Halász információk megjelenítése

fprintf('Fisher-információk: %.4f\n', FI);

% megjelenítés

hisztogram(photon_counts, "normalizálás", "valószínűség");

xlabel('Fotonszám');

ylabel('Valószínűség');

title("Fotonstatisztikák és Fisher-információk");

rács bekapcsolva;

Ebben a példában kiszámítjuk a Fisher-információkat egy Poisson-eloszlású fotonszámmal rendelkező rendszerre. A vizualizáció a fotonszámok valószínűségi eloszlását mutatja, a Fisher-információ pedig azt méri, hogy az egyes megfigyelések mennyi információval járulnak hozzá a θ\thetaθ becsléséhez.

6.3.3 Fisher-információk zajos kvantumrendszerekben

A kvantumrendszereket gyakran befolyásolja zaj, például termikus zaj vagy fotonveszteség, ami rontja a mérési pontosságot. A Fisher Information segíthet elemezni az ilyen zaj hatását a rendszer teljesítményére, és útmutatást adhat a robusztusabb érzékelő rendszerek tervezéséhez.

Most szimuláljuk, hogyan változik a Fisher-információ zaj jelenlétében úgy, hogy hozzáadunk egy Gauss-zaj kifejezést a fotonstatisztikához.

MATLAB-kód a zajos halászinformációkhoz:

MATLAB

Kód másolása

% Paraméterek

lambda = 10; % Átlagos fotonszám

noise_std = 2; % A Gauss-zaj szórása

% Zajos fotonszám szimulálása

noisy_photon_counts = poissrnd(lambda, 1, 1000) + noise_std * randn(1, 1000);

% Fisher Information számítás

p_x_noisy = normpdf(noisy_photon_counts, lambda, noise_std);

FI_noisy = szum((diff(log(p_x_noisy)).^2)./p_x_noisy(1:vége-1));

% Display Fisher információk zajjal

fprintf('Fisher információ zajjal: %.4f\n', FI_noisy);

% megjelenítés

hisztogram(noisy_photon_counts, "normalizálás", "valószínűség");

xlabel('zajos fotonszám');

ylabel('Valószínűség');

title("Zajos fotonstatisztikák és halászinformációk");

rács bekapcsolva;

Ebben a szimulációban a Gauss-zajt hozzáadják a fotonszámhoz, és újraszámítják a Fisher-információt. A zajjal és zaj nélkül végzett Fisher-információk összehasonlításával megfigyelhetjük a zaj káros hatásait és azt, hogy ez hogyan csökkenti a paraméterek becsléséhez rendelkezésre álló információk mennyiségét.

6.3.4 A Fisher-információk optimalizálása kvantum LiDAR-hoz

A Quantum LiDAR rendszerekben a Fisher-információk maximalizálása elengedhetetlen a nagy felbontású távolságmérések eléréséhez és a bizonytalanság csökkentéséhez. A rendszer paramétereinek, például a foton intenzitásának és időzítésének beállításával optimalizálhatjuk a Fisher információkat és javíthatjuk az érzékelő rendszer általános teljesítményét.

Vegyük például a Fisher-információk optimalizálásának esetét egy kvantum LiDAR rendszerben, ahol az érdeklődésre számot tartó paraméter az objektum távolsága, és a foton visszatérő jel Gauss-eloszlást követ.

MATLAB-kód a Fisher-információk optimalizálásához a Quantum LiDAR-ban:

MATLAB

Kód másolása

% Paraméterek

true_distance = 100; % Valós távolság az objektumtól

photon_return_std = 5; % A fotonvisszatérési idők szórása

% Szimulálja a foton visszatérési idejét

photon_return_times = normrnd(true_distance, photon_return_std, 1, 1000);

% Fisher Information számítás Gauss-foton visszatérésekhez

FI_lidar = szum((diff(log(normpdf(photon_return_times, true_distance, photon_return_std))).^2) ...

./ normpdf(photon_return_times(1:end-1), true_distance, photon_return_std));

% Fisher-információk megjelenítése a következőhöz: Quantum LiDAR

fprintf('Fisher-információk a kvantum LiDAR-hoz: %.4f\n', FI_lidar);

% megjelenítés

hisztogram(photon_return_times, "normalizálás", "valószínűség");

xlabel('Foton visszatérési ideje');

ylabel('Valószínűség');

title("Photon Return Time Distribution and Fisher Information");

rács bekapcsolva;

Ez a kód szimulálja a fotonvisszatérési idők eloszlását egy Quantum LiDAR rendszerben, és kiszámítja a Fisher-információkat, segítve a távolságmérés pontosságának értékelését. A rendszer paramétereinek, például a fotonvisszatérés időzítésének és a fotoneloszlás szórásának finomhangolásával optimalizálhatjuk a rendszer teljesítményét.

6.3.5 Kvantum Fisher-információk összefonódott fotonrendszerekhez

Az összefonódott fotonok kezelése során a Quantum Fisher Information (QFI) még hatékonyabb pontosságmérőt biztosít. A QFI figyelembe veszi a fotonok közötti kvantumkorrelációkat, ami jobb paraméterbecslési képességeket eredményez, mint a klasszikus megközelítések. Például a kvantummal feljavított metrológiában az összefonódott fotonállapotok felülmúlhatják az össze nem fonódott állapotokat azáltal, hogy azonos számú fotonnal magasabb Fisher-információt érnek el.

Egy összefonódott fotonrendszer QFI-je a sűrűségmátrix formalizmusával származtatható. A QFI-t a következő képlet adja meg:

Iq=4∑i,j∣⟨ψi∣∂θH∣ψj⟩∣2(Ei+Ej)2\mathcal{I}_q = 4 \sum_{i,j} \frac{\left| \langle \psi_i | \partial_{\theta} H | \psi_j \rangle \jobb|^2}{(E_i + E_j)^2}Iq=4i,j∑(Ei+Ej)2∣⟨ψi∣∂θH∣ψj⟩∣2

Hol:

HHH a kvantumrendszer Hamilton-féle függvénye,
ψi\psi_i ψi és ψj\psi_j ψj a HHH sajátállapotai,
EiE_iEi és EjE_jEj a megfelelő sajátértékek,
θ\thetaθ a kérdéses paraméter.

A kvantum Fisher információk olyan eszközökkel jeleníthetők meg, mint a MATLAB vagy a Python, ha kiszámítják a QFI-t a különböző kvantumállapotokra, és összehasonlítják az eredményeket a klasszikus Fisher-információkkal.

6.3.6 A halászok információinak időbeli megjelenítése

A dinamikus kvantumrendszerekben a Fisher-információ idővel változhat, különösen azokban az esetekben, amikor a rendszer időfüggő Hamilton-féle alatt fejlődik. A Fisher-információk időbeli változásának vizualizálása betekintést nyújthat a rendszer viselkedésébe, és segíthet a mérési stratégiák optimalizálásában.

MATLAB-kód az időfüggő halászinformációkhoz:

MATLAB

Kód másolása

% idő paraméterek

t = linspace(0, 10, 1000); % Időtartomány

lambda_t = 10 + 2 * sin(t); % Időben változó átlagos fotonszám

% Fisher Információ kiszámítása az idő függvényében

FI_time = nullák(1, hossz(t));

mert i = 1:hossz(t)

p_x_t = poisspdf(photon_counts, lambda_t(i));

FI_time(i) = szum((diff(log(p_x_t)).^2)./p_x_t(1:vége-1));

vég

% megjelenítés

telek(t, FI_time, "Vonalszélesség", 2);

xlabel('idő');

ylabel("Fisher információk");

title("Fisher-információk időbeli múlásával kvantumrendszerekben");

rács bekapcsolva;

Ez a kód vizualizálja az időfüggő Fisher-információt egy olyan rendszerben, ahol az átlagos fotonszám idővel változik. A Fisher-információk időbeli ábrázolásával azonosíthatjuk azokat az időszakokat, amikor a rendszer a legérzékenyebb a paraméterváltozásokra, és optimalizálhatjuk a mérések időzítését.

Következtetés

Ez a fejezet a kvantumrendszerekben a Fisher-információk kiszámításának és megjelenítésének alapvető technikáit fedte le, különös tekintettel a fotonstatisztikákra, a zajhatásokra és a kvantum LiDAR optimalizálására. Ha megértjük, hogyan változik a Fisher-információ a rendszerparaméterek függvényében, hatékonyabb kvantumérzékelő rendszereket tervezhetünk, amelyek nagyobb pontosságot és zajállóságot érnek el.

A következő, 6.4: Kvantum LiDAR rendszerek teljesítményelemzése című fejezetben ezeket a betekintéseket alkalmazzuk a kvantum LiDAR rendszerek átfogó elemzéséhez, amely szimulációs és kísérleti eredményeket egyaránt tartalmaz.

6.4. fejezet: Kvantum LiDAR rendszerek teljesítményelemzése

Bevezetés

A kvantum LiDAR (Light Detection and Ranging) rendszerek új megközelítést kínálnak a nagy pontosságú mérésekhez a távérzékelés területén. A klasszikus LiDAR rendszerekkel ellentétben a Quantum LiDAR kihasználja a kvantummechanika alapelveit – például a fotonok összefonódását, a szuperpozíciót és a kvantum Fisher-információt (QFI) – a felbontás, az érzékenység és a zajállóság javítása érdekében. Ebben a fejezetben a Quantum LiDAR rendszerek átfogó teljesítményelemzésére összpontosítunk, értékelve a kulcsfontosságú teljesítménymutatókat, például a pontosságot, a felbontást, a zajtűrést és az energiahatékonyságot. Analitikai modelleket fejlesztünk, szimuláljuk a rendszer teljesítményét, és gyakorlati példákkal emeljük ki a Quantum LiDAR előnyeit a klasszikus társaikkal szemben.

6.4.1 Fő teljesítménymetrikák a kvantum LiDAR-ban

A mélyreható teljesítményelemzés elvégzéséhez elengedhetetlen meghatározni azokat a kulcsfontosságú mérőszámokat, amelyek meghatározzák a Quantum LiDAR rendszerek hatékonyságát és eredményességét. Ezek a metrikák a következők:

Felbontás: Két egymáshoz közel elhelyezkedő objektum vagy jellemző megkülönböztetésének képessége.
Pontosság: Annak mértéke, hogy a mért távolság vagy pozíció milyen mértékben tükrözi a valódi értéket.
Foton hatékonyság: Egy adott pontosság vagy felbontás eléréséhez szükséges fotonok száma.
Zajtűrés: A rendszer ellenálló képessége a külső zajokkal szemben, beleértve a termikus zajt és a fotonveszteséget.
Quantum Fisher Information (QFI): Annak mértéke, hogy mennyi információ nyerhető ki egy ismeretlen paraméterről a kvantumrendszerből.

Ezek a mérőszámok segítenek számszerűsíteni a Quantum LiDAR használatának előnyeit különböző alkalmazásokban, az autonóm navigációtól az űrkutatásig.

6.4.2 A teljesítményértékelés analitikai modellje

Először egy matematikai modellt hozunk létre a Quantum LiDAR teljesítményének értékeléséhez a fenti metrikák alapján. Az egyszerűség kedvéért tegyük fel, hogy a Quantum LiDAR rendszer úgy működik, hogy összefonódott fotonpárokat küld a célpont felé, és méri a visszatérési időket.

A kvantumhalász-információk (QFI) képlete a Quantum LiDAR-ban:

Iq(θ)=4Δλ2∑i(∣⟨ψi∣∂H∂θ∣ψj⟩∣2(Ei−Ej)2)\mathcal{I}_q(\theta) = \frac{4}{\Delta \lambda^2} \sum_{i} \left( \frac{|\langle \psi_i | \frac{\partial H}{\partial \theta} | \psi_j \rangle|^2}{(E_i - E_j)^2} \right)Iq(θ)=Δλ24i∑((Ei−Ej)2∣⟨ψi∣∂θ∂H∣ψj⟩∣2)

Hol:

θ\thetaθ a kérdéses paramétert jelöli, például a céltárgytól való távolságot.
A HHH a rendszer Hamiltonija.
λ\lambdaλ az átlagos fotonszám.
EiE_iEi és EjE_jEj a ψi\psi_i ψi és ψj\psi_j ψj állapotokhoz kapcsolódó energiasajátértékek.

Ez a képlet lehetővé teszi számunkra, hogy kiszámítsuk, mennyi információ nyerhető ki a távolságparaméterről a kvantumállapotokból. A magas QFI értékek nagyobb mérési pontosságot jeleznek.

6.4.3. A kvantum LiDAR teljesítmény szimulációja

Ezután szimuláljuk a Quantum LiDAR teljesítményét különböző körülmények között, a MATLAB segítségével modellezzük a fotonkibocsátást, a visszatérést és a zajhatásokat.

MATLAB-kód: Kvantum LiDAR-teljesítmény szimulálása

MATLAB

Kód másolása

% Szimulációs paraméterek

num_photons = 1000; % Az elküldött fotonok teljes száma

true_distance = 200; % A céltól való valós távolság méterben

photon_time_std = 2; % A fotonvisszatérési idők szórása (Gauss-zaj)

speed_of_light = 3e8; % fénysebesség vákuumban (m/s)

% Foton visszatérési idők generálása (zajos)

photon_times = normrnd(true_distance/speed_of_light, photon_time_std/speed_of_light, 1, num_photons);

% Számítsa ki a Fisher információkat a kvantum LiDAR-hoz

FI = szum((diff(log(normpdf(photon_times, true_distance/speed_of_light, photon_time_std/speed_of_light))).^2) ./ ...

normpdf(photon_times(1:end-1), true_distance/speed_of_light, photon_time_std/speed_of_light));

% Halász információk megjelenítése

fprintf('Quantum Fisher-információ: %.4f\n', FI);

% Ábrázolja a foton visszatérési idejének eloszlását

hisztogram(photon_times, "normalizálás", "valószínűség");

xlabel('Foton visszatérési idő (s)');

ylabel('Valószínűség');

title("Foton visszatérési idők kvantum LiDAR-hoz");

rács bekapcsolva;

A szimuláció legfontosabb meglátásai:

Felbontás és zajcsökkentés: Az ábra a fotonok visszatérési idejének eloszlását mutatja, a Fisher-információ pedig közvetlenül méri a rendszer azon képességét, hogy feloldja a visszatérési idők kis különbségeit.
Zajállóság: Annak elemzésével, hogy a Fisher Information hogyan változik a különböző zajszintekkel (visszatérési idők szórása), értékelhetjük a rendszer zajtűrését. A magasabb Fisher információ jobb zajcsökkentést jelez.

6.4.4 Kvantum és klasszikus LiDAR rendszerek összehasonlítása

A Quantum LiDAR előnyeinek teljes körű értékeléséhez elengedhetetlen összehasonlítani teljesítményét a klasszikus LiDAR rendszerekkel. A klasszikus LiDAR jellemzően zajtól szenved, és nagyobb fotonszámot igényel a hasonló felbontás eléréséhez.

Klasszikus LiDAR Fisher információ: Összehasonlításképpen, egy Poisson-eloszlású fotonszámmal rendelkező klasszikus LiDAR rendszer Fisher-információit a következő képlet adja meg:

Icl(λ)=1λ\mathcal{I}_{cl}(\lambda) = \frac{1}{\lambda}Icl(λ)=λ1

Ahol λ\lambdaλ az átlagos fotonszám. A klasszikus LiDAR rendszerek nagymértékben támaszkodnak a fotonszám növelésére a felbontás javítása érdekében, így kevésbé hatékonyak, mint a kvantum LiDAR foton-korlátozott forgatókönyvekben.

6.4.5 Teljesítményelemzés termikus környezetben

A Quantum LiDAR rendszerek egyik fő kihívása a termikus környezetben nyújtott teljesítményük, ahol a háttérzaj súlyosan ronthatja a mérés minőségét. Az adaptív fotonfelismerési és N-fotonkötegelési technikák alkalmazásával a kvantum LiDAR rendszerek nagy pontosságot tudnak fenntartani még termikus zaj jelenlétében is.

Zajcsökkentő technikák:

Foton küszöblés: Ez a technika kiszűri az alacsony energiájú fotonokat, amelyek valószínűleg termikus zajok. Az optimális küszöb beállításával javíthatjuk a jel-zaj arányt.
Adaptív érzékelés: A kvantum LiDAR rendszerek dinamikusan módosíthatják az érzékelési paramétereket (pl. foton intenzitás, időzítés), hogy optimalizálják a Fisher információkat a valós idejű környezeti feltételek alapján.

MATLAB-kód: Teljesítmény elemzése termikus környezetben

MATLAB

Kód másolása

% A termikus zaj szimulációjának paraméterei

thermal_noise_level = 0, 1; % Termikus zajszint (a fotonjelhez viszonyítva)

num_photons = 1000; Küldött fotonok %-os száma

% Fotonvisszatérés szimulálása termikus zajjal

photon_times_thermal = photon_times + thermal_noise_level * randn(1, num_photons);

% Fisher Információszámítás termikus zajjal

FI_thermal = szum((diff(log(normpdf(photon_times_thermal, true_distance/speed_of_light, ...

photon_time_std/speed_of_light))).^2) ./ ...

normpdf(photon_times_thermal(1:end-1), true_distance/speed_of_light, photon_time_std/speed_of_light));

% Display Fisher információk termikus zajjal

fprintf('Fisher-információk termikus zajjal: %.4f\n', FI_thermal);

% Ábrázolja a foton visszatérési idejét termikus zajjal

hisztogram(photon_times_thermal, "normalizálás", "valószínűség");

xlabel('Foton visszatérési idő (s)');

ylabel('Valószínűség');

title("Foton visszatérési idők termikus zajjal kvantum LiDAR-ban");

rács bekapcsolva;

A szimulációból megfigyelhetjük, hogy a termikus zaj hogyan befolyásolja a Fisher Information és a rendszer általános teljesítményét. Ez az elemzés segít azonosítani az optimális küszöbértékeket és az érzékelési stratégiákat a termikus zaj hatásainak enyhítésére.

6.4.6 Esettanulmány: Autonóm navigáció Quantum LiDAR segítségével

A Quantum LiDAR gyakorlati előnyeinek illusztrálására figyelembe vesszük az autonóm navigációban való alkalmazását. Ebben az összefüggésben a rendszernek pontosan fel kell ismernie az akadályokat és valós időben meg kell határoznia a távolságokat, még környezeti zaj, például napfény vagy hősugárzás jelenlétében is.

A Fisher Information segítségével dinamikusan állíthatjuk be a Quantum LiDAR rendszer érzékelési paramétereit, hogy optimalizáljuk a teljesítményt változó fény- és időjárási körülmények között. A fotonfelismerés és az adaptív algoritmusok integrálásával a rendszer nagy felbontású távolságméréseket tart fenn, biztosítva a biztonságos és hatékony navigációt.

Főbb megállapítások:

Nagyobb pontosság: A kvantum LiDAR nagyobb távolságmérési pontosságot érhet el a klasszikus rendszerekhez képest, különösen alacsony fotonszámú forgatókönyvek esetén.
Zajállóság: A fotonküszöb és az adaptív érzékelés lehetővé teszi a Quantum LiDAR számára, hogy hatékonyan elnyomja a zajt, megbízható teljesítményt biztosítva kihívást jelentő környezetekben.

Következtetés

Ebben a fejezetben elvégeztük a Quantum LiDAR rendszerek átfogó teljesítményelemzését, analitikai modellek és szimulációk felhasználásával a kulcsfontosságú teljesítménymutatók, például a Fisher-információk, a felbontás és a zajtűrés értékelésére. A Quantum LiDAR klasszikus rendszerekkel való összehasonlításával demonstráltuk kiváló hatékonyságát és rugalmasságát fotonkorlátozott és zajos környezetekben.

A következő, 7.1: Biztonságos kvantumkulcs-elosztás a fotonmegkülönböztetés segítségével című fejezetben megvizsgáljuk a kvantum LiDAR technológia használatát a biztonságos kommunikációs rendszerekben, különös tekintettel a kvantumkulcs-elosztási (QKD) protokollokra.

7.1. fejezet: Biztonságos kvantumkulcs-elosztás fotonfelismeréssel

Bevezetés

A kvantumkulcs-elosztás (QKD) egy biztonságos kommunikációs módszer, amely a kvantummechanika alapelveit kihasználva biztosítja a kriptográfiai kulcsok felek közötti biztonságos átvitelét. A QKD rendszerekben a fotonok megkülönböztetése kulcsszerepet játszik a biztonság növelésében azáltal, hogy lehetővé teszi a fotonállapotok pontos észlelését és manipulálását. Ez a fejezet azt vizsgálja, hogy a fotonok megkülönböztetése hogyan javítja a QKD megbízhatóságát, részletezve a biztonságos kulcselosztáshoz szükséges folyamatokat, algoritmusokat és hardveres megvalósításokat. Továbbá bevezetjük az adaptív érzékelési technikák használatát a kvantumkommunikációs hálózatok biztonságának további növelése érdekében.

7.1.1 A kvantumkulcs-elosztás áttekintése

A klasszikus kriptográfiában a kulcscsere-protokollok, például az RSA biztonsága számítási nehézségeken alapul, amelyek sebezhetővé válhatnak a kvantum-számítástechnika megjelenésével. A QKD azonban feltétel nélküli biztonságot nyújt a kvantummechanika alapelvei alapján, különösen a klónozás nélküli tétel és a kvantum szuperpozíció alapján.

BB84 protokoll:

Az egyik legszélesebb körben használt QKD protokoll a BB84 protokoll, amelyet Charles Bennett és Gilles Brassard javasolt 1984-ben. Ez a protokoll polarizált fotonokat használ a bináris információ kódolásához. Az alapvető lépések a következők:

Alice véletlenszerűen kiválasztott bázisokban (vízszintes/függőleges vagy átlós) küld fotonokat Bobnak.
Bob véletlenszerűen választja ki az egyes fotonok mérési alapját.
Az adás után Alice és Bob nyilvánosságra hozzák a kiválasztott bázisokat (de nem a tényleges kulcsbiteket).
Eldobnak minden bitet, ahol különböző bázisokat használtak, és csak azokat tartják meg, ahol ugyanazt az alapot használták.
Ezek a fennmaradó bitek alkotják a nyers kulcsot, amely tovább feldolgozható a hibajavítás és az adatvédelem erősítése érdekében.

7.1.2 A biztonság fokozása fotonfelismeréssel

A fotonok megkülönböztetése mechanizmust biztosít az egyfoton események észlelésére, a zaj csökkentésére és a multifoton kibocsátás elvetésére, amelyek kritikus fontosságúak a lehallgatási támadások megelőzésében. A QKD rendszerekben Eve, a lehallgató megpróbálhatja elfogni és megmérni a fotonokat. A fotonok megkülönböztetése azonban pontosabb észlelést tesz lehetővé, javítva a lehallgató által okozott zavarok észlelésének képességét.

A hibaészlelés fő képlete:

A QKD-ben a kvantumbit-hibaarány (QBER) annak megállapítására szolgál, hogy történt-e lehallgatás. A QBER-t a következő képlet adja meg:

QBER=NerrorNtotalQBER = \frac{N_{\text{error}}}{N_{\text{total}}}QBER=NtotalNerror

Hol:

NerrorN_{\text{error}}Nerror a kulcscsere során észlelt hibák száma.
NtotalN_{\text{total}}Ntotal a kicserélt bitek teljes száma.

A magas QBER potenciális lehallgatásra utal, és korrekciós intézkedéseket tesznek a feltört bitek eldobására vagy a kulcscsere újraindítására.

Foton küszöbérték:

A fotonok megkülönböztetése lehetővé teszi a rendszer számára, hogy adaptív fotonküszöböket állítson be , hogy megkülönböztesse a zajt, a lehallgató jeleket és a legitim fotonészleléseket. A fotonküszöbök valós idejű környezeti feltételek alapján történő dinamikus beállításának képessége növeli a QKD rendszerek robusztusságát.

Adaptív küszöbképlet:

Tadaptive=μ⋅SsignalNnoiseT_{\text{adaptive}} = \mu \cdot \frac{S_{\text{signal}}}{N_{\text{noise}}}Tadaptive=μ⋅NnoiseSsignal

Hol:

TadaptiveT_{\text{adaptive}}Tadaptive a dinamikusan beállított fotonküszöb.
μ\muμ a rendszer érzékenységén alapuló skálázási tényező.
SsignalS_{\text{signal}}Ssignal a jelerősség (fotonszám).
NnoiseN_{\text{noise}}Nnoise a rendszer zajszintje.

Ez az adaptív küszöb biztosítja, hogy a legitim fotonjelek rögzítésre kerüljenek, miközben minimalizálják a zaj hatását.

7.1.3 A fotonok megkülönböztetésének megvalósítása QKD rendszerekben

Hardverkövetelmények

A QKD rendszerekben a fotonok megkülönböztetése speciális hardvert igényel az egyes fotonok minimális hibával történő észleléséhez és feldolgozásához. Ez magában foglalja:

Egyfoton detektorok (SPD-k): Ezek a detektorok képesek az egyes fotonesemények nagy időzítésű felbontással történő detektálására. Az SPD-k gyakori típusai közé tartoznak a szupravezető nanohuzal-detektorok (SNSPD-k) és a lavina-fotodiódák (APD-k).
Fotonfelismerő algoritmusok: Ezek az algoritmusok szűrik a zajt, megkülönböztetik a legitim fotonjeleket a multifoton eseményektől, és optimalizálják az észlelési folyamatot.

Hardver integráció QKD-hez:

A következő ábra a fotonfelismeréssel integrált QKD rendszerek magas szintű hardverbeállítását mutatja be:

Lua

Kód másolása

+----------------------------------------------------+

| Kvantumcsatorna |

| |

| Alice foton megkülönböztetés |

| (Foton forrás) <--------------------------> |

| | | |

| | Egyfoton | Bob (vevő) |

| | Észlelés | |

+----------------------------------------------------+

Ebben a beállításban:

Alice kódolt fotonokat generál és küld a kvantumcsatornán keresztül.
Bob a fotonokat egy SPD tömb segítségével fogadja, integrált fotonfelismerő algoritmusokkal az észlelés pontosságának és biztonságának javítása érdekében.

QBER és foton megkülönböztetés MATLAB szimulációja

A következő MATLAB kód szimulálja egy QKD rendszer QBER-jét bekapcsolt fotonfelismeréssel, demonstrálva a fotonküszöb hatását a rendszer teljesítményére:

MATLAB

Kód másolása

% Paraméterek

num_photons = 1000; A kicserélt fotonok %-os száma

eavesdrop_rate = 0, 05; % A lehallgatási kísérlet valószínűsége

error_rate = 0,01; Rendszerhiba-százalék

photon_threshold = 0,8; % fotonküszöb a detektáláshoz

% Fotondetektálás szimulálása

detected_photons = rand(1, num_photons) > photon_threshold;

eavesdrop_detected = rand(1, num_photons) < eavesdrop_rate;

hibák = rand(1, num_photons) < error_rate;

% QBER kiszámítása

qber = szum(hibák | eavesdrop_detected) / num_photons;

fprintf('Kvantumbithiba-arány (QBER): %.4f\n', qber);

% Plot fotondetektálási eredmények %

szám;

hisztogram(detected_photons, "normalizálás", "valószínűség");

xlabel('Fotondetektálási események');

ylabel('Valószínűség');

title("Fotondetektálás QKD-ben fotonmegkülönböztetéssel");

7.1.4 Adatvédelmi erősítés és hibajavítás

A nyers kulcs létrehozása után a QKD következő lépése a hibajavítás és az adatvédelem erősítése. A fotonok megkülönböztetése segíthet csökkenteni a hibaarányt, de a rendszer tökéletlenségei vagy zaja miatt továbbra is fennállhatnak fennmaradó hibák. A hibajavítás biztosítja, hogy Alice és Bob azonos kulcsokkal rendelkezzenek, míg az adatvédelem erősítése csökkenti Eve tudását a kulcsról.

Hibajavító algoritmusok:

A QKD-ben a hibajavításra használt egyik gyakori módszer a Cascade, egy többmenetes protokoll, amely kijavítja a hibákat anélkül, hogy túl sok információt tárna fel Eve számára.

Adatvédelmi erősítés:

A hibajavítás után Alice és Bob adatvédelmi erősítést alkalmaznak, hogy csökkentsék Eve tudását a kulcsról. Ez a folyamat kivonatoló függvényt használ a nyers kulcs rövidebb, biztonságos kulcsba tömörítéséhez. A tömörítés mértéke attól függ, hogy Éva mennyi információt kaphatott a kulcscsere során.

7.1.5 Esettanulmány: Biztonságos kommunikáció kvantumhálózatokban

A modern kvantumhálózatokban a QKD döntő szerepet játszik a biztonságos adatátvitel biztosításában. A fotonok megkülönböztetése növeli ezeknek a hálózatoknak a robusztusságát azáltal, hogy dinamikus, valós idejű észlelést és alkalmazkodást biztosít a változó környezeti feltételekhez vagy a potenciális biztonsági fenyegetésekhez.

Alkalmazás kvantumhálózatokban:

Vegyünk egy kvantumhálózatot, amely több csomópontot köt össze egy városban. A QKD biztonságos kommunikációt biztosít ezen csomópontok között, de zajos városi környezetben a jelek romlása és a lehallgatási fenyegetések jelentős aggodalomra adnak okot. A fotonok észlelése adaptív küszöbértékével és zajcsökkentő képességeivel lehetővé teszi a hálózat számára, hogy dinamikusan állítsa be érzékenységét a biztonság optimalizálása érdekében, miközben fenntartja a nagy adatátviteli sebességet.

Következtetés

A fotonok megkülönböztetése alapvető szerepet játszik a QKD rendszerek biztonságának és hatékonyságának javításában. Az adaptív fotonküszöbök, a valós idejű zajcsökkentés és a hibaészlelési mechanizmusok felhasználásával a fotonok megkülönböztetése megerősíti a QKD protokollokat a potenciális lehallgatás és a környezeti zaj ellen. A fotonfelismerési technikák továbbfejlesztésével és integrálásával a QKD a kvantumhálózatok biztonságos kommunikációjának gerincévé válik.

A következő, 7.2 A kommunikáció javítása koherens multifotonforrásokon keresztül című fejezetben azt vizsgáljuk, hogy a multifoton források használata hogyan növelheti a kvantumkommunikációs rendszerek biztonságát és kapacitását.

7.2. fejezet: A kommunikáció javítása koherens multifoton források segítségével

Bevezetés

A koherens multifotonforrások kritikus fontosságúak a kvantumkommunikáció fejlődéséhez, különösen a nagy adatátvitelt, fokozott biztonságot és robusztus átvitelt igénylő rendszerekben. A hagyományos egyfotonforrásokat gyakran korlátozza az alacsony kibocsátási arány és a zajérzékenység. Ezzel szemben a koherens multifotonforrások nagyobb fotonfluxust biztosítanak, lehetővé téve a jobb kvantumkulcs-eloszlást (QKD), a jobb jel-zaj arányt és a multiplexelt kvantumhálózatok potenciálját.

Ez a fejezet a koherens multifoton források kvantumkommunikációban való használatának alapelveire és előnyeire összpontosít. Megvizsgáljuk, hogy az összefonódott N-foton állapotok generálása hogyan javíthatja jelentősen a kommunikációs képességeket, miközben fenntartja a kvantummechanika által garantált biztonságot. Továbbá megvitatjuk az ilyen források megvalósításához szükséges hardver és szimulációs módszereket.

7.2.1 A koherens multifoton-kibocsátás alapelvei

A koherens multifoton források, amelyeket jellemzően parametrikus lefelé konverzióval vagy kvantumpont technológiákkal valósítanak meg, lehetővé teszik több összefonódott foton egyidejű generálását. Ez az űrlap állapotával írható le:

∣ψ⟩=1N∑k=1Neiθk∣k⟩|\psi\rangle = \frac{1}{\sqrt{N}} \sum_{k=1}^{N} e^{i\theta_k} |k\rangle∣ψ⟩=N1k=1∑Neiθk∣k⟩

hol:

NNN a fotonok száma,
θk\theta_k θk az egyes fotonokra alkalmazott fáziseltolódást jelenti,
∣k⟩|k\rangle∣k⟩ a KKK-edik foton kvantumállapotát jelöli.

Ezek a koherens állapotok nem klasszikus korrelációkat mutatnak, amelyek kihasználhatók a biztonságos kvantumkommunikációhoz, lehetővé téve mind a nagy hatékonyságú fotonátvitelt, mind az erősebb ellenálló képességet a lehallgatási támadásokkal szemben. A multifoton források használata növeli a csatorna kapacitását, és segít leküzdeni a nagy hatótávolságú kvantumhálózatokban elterjedt veszteségeket.

Szuperpozíció és összefonódás

A koherens multifotonforrások egyik legfontosabb jellemzője az összefonódott állapotok létrehozásának képessége, amelyek szerves részét képezik a kvantumkommunikációs protokolloknak. Az összefonódás biztosítja, hogy a fotonok által hordozott információ eredendően biztonságos maradjon, mivel minden lehallgatási kísérlet megzavarja a kvantumállapotot, amelyet a kommunikáló felek észlelhetnek.

Vegyük például két foton Bell-állapotát:

∣ψ+⟩=12(∣01⟩+∣10⟩)|\psi^+\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}} (|01\rangle + |10\rangle)∣ψ+⟩=21(∣01⟩+∣10⟩)

Multifoton rendszerekre kiterjesztve az így kapott összefonódott állapot a következő formában jelenik meg:

∣ΨN⟩=1N∑k=0N−1(−1)k∣k,N−k⟩|\Psi_N\rangle = \frac{1}{\sqrt{N}} \sum_{k=0}^{N-1} (-1)^k |k, N-k\rangle∣ΨN⟩=N1k=0∑N−1(−1)k∣k,N−k⟩

Ezek az összefonódott multifoton állapotok lehetővé teszik a kvantumbitek (qubitek) párhuzamos továbbítását, hatékonyan növelve a kommunikációs rendszer átviteli sebességét, miközben fenntartják a biztonságot.

7.2.2. Továbbfejlesztett kommunikációs protokollok multifoton forrásokkal

A fotonok megkülönböztetése és az N-fotonforrások számos kvantumkommunikációs protokollra alkalmazhatók. Az alábbiakban felsorolunk néhány kulcsfontosságú területet, ahol a koherens multifoton források hozzájárulnak a teljesítmény javításához.

Kvantumkulcs-elosztás (QKD)

A hagyományos QKD protokollokban, mint például a BB84, egyfoton forrásokat használnak a kulcscsere titkosságának biztosítására. A multifoton források azonban a megnövelt kulcssebesség előnyét jelentik, mivel egyszerre több qubit is továbbítható. A fotonok megkülönböztetésével kombinálva ezek a források biztonságos és nagy áteresztőképességű QKD-t tesznek lehetővé nagy távolságokon.

A QKD rendszerekben az RRR kulcssebesség képlete kiterjeszthető multifoton állapotokra:

R=η×Nfoton×(1−QBER)R = \eta \times N_{\text{photon}} \times (1 - QBER)R=η×Nphoton×(1−QBER)

Hol:

η\etaη a fotonforrás hatásfoka,
NphotonN_{\text{photon}}Nphoton az impulzusonként kibocsátott fotonok száma,
A QBERQBERQBER a kvantumbit-hibaarány.

Ahogy a NphotonN_{\text{photon}}Nphoton növekszik a multifoton forrásokkal, a teljes kulcssebesség jelentősen javul.

Multiplexelt kvantumkommunikáció

A koherens multifotonforrások lehetővé teszik a kvantummultiplexelést, ahol több qubit továbbítása egyetlen kommunikációs csatornán keresztül történik. Ez különösen hasznos olyan forgatókönyvekben, mint például a kvantumismétlők, ahol több fotont használnak a kommunikációs távolságok meghosszabbítására anélkül, hogy veszélyeztetnék a továbbított információ integritását.

A kvantumkommunikációs rendszer kapacitása a következőképpen fejezhető ki:

C=N⋅B⋅log2(1+SNR)C = N \cdot B \cdot \log_2(1 + SNR)C=N⋅B⋅log2(1+SNR)

Hol:

CCC a kommunikációs kapacitás,
NNN a multiplexelt csatornák száma (N-foton állapotok engedélyezik),
BBB a kvantumcsatorna sávszélessége,
Az SNRSNRSNR a jel-zaj viszony.

A multifoton források javítják mind az NNN-t, mind az SNRSNRSNR-t, ami jelentősen nagyobb kommunikációs sebességet tesz lehetővé.

Hibajavítás és adatvédelmi erősítés

A multifoton forrásokkal a kvantumkommunikáció hibajavítása hatékonyabbá válik. Az összefonódott fotonok által biztosított redundancia lehetővé teszi robusztus hibajavító kódok, például alacsony sűrűségű paritásellenőrző (LDPC) kódok megvalósítását. Az adatvédelem erősítése a megnövekedett fotonszámból is profitál, mivel kevesebb utófeldolgozási lépésre van szükség ahhoz, hogy a kulcsot megvédjék a potenciális lehallgatóktól.

7.2.3. N-foton-emisszió szimulációja kommunikációs rendszerekben

A MATLAB és a Python használható a multifotonforrások viselkedésének szimulálására kvantumkommunikációs rendszerekben. Az alábbiakban egy MATLAB kódrészlet található, amely modellezi a koherens multifoton állapotok kibocsátását és azok hatását a QKD rendszer teljesítményére.

MATLAB

Kód másolása

% Paraméterek

N_photon = 5; A kibocsátott fotonok százalékos aránya

eta = 0, 8; A fotonforrás % hatékonysága

QBER = 0,02; Kvantumbit-hibaarány %-os aránya

% Kulcskamat kiszámítása

key_rate = @(nem, az, kubai) it * nem * (1 - kubai);

% Szimulálja a kulcssebességet különböző fotonszámokhoz

N_values = 1:10;

key_rates = arefan(@(n)qi_rate(nem, az, kubai), n_values);

Ábrázolási kulcsok százalékos aránya

szám;

mintaterület (N_values, key_rates, '-o');

xlabel('fotonok száma');

ylabel('Kulcssebesség');

title("QKD kulcssebesség vs kibocsátott fotonok száma");

rács bekapcsolva;

Ez a szimuláció bemutatja, hogy a kibocsátott fotonok számának növelése egy kvantumkommunikációs rendszerben hogyan növeli a kulcssebességet, demonstrálva a multifoton források értékét a gyakorlati megvalósításokban.

7.2.4 A multifoton források gyakorlati megvalósítása

Míg a koherens multifoton források elméleti előnyei egyértelműek, gyakorlati megvalósításuk fejlett hardverrendszereket igényel. Az alábbiakban bemutatunk néhány technológiát és összetevőt, amelyek szükségesek a multifotonforrások valós kvantumkommunikációs hálózatokban történő telepítéséhez.

Kvantumpontok és parametrikus lefelé konverzió

Kvantumpontok: Ezek a nanoméretű félvezető eszközök úgy tervezhetők, hogy több fotont bocsássanak ki, amelyek nagy koherenciával és összefonódási tulajdonságokkal rendelkeznek. A kvantumpontok az igény szerinti multifotonforrások előállításának egyik legígéretesebb technológiájává váltak.
Parametrikus lefelé konverzió: A nemlineáris optikai folyamatok, mint például a parametrikus lefelé konverzió, a nagy energiájú fotonokat alacsonyabb energiájú összefonódott fotonpárokra oszthatják. A fotonok megkülönböztetési technikáival kombinálva ezek a források robusztus platformot kínálnak a nagy pontosságú kvantumkommunikációhoz.

Kihívások és jövőbeli fejlemények

A multifotonforrás technológia fejlődése ellenére számos kihívás továbbra is fennáll, többek között:

Fotonveszteség: A fotonveszteség nagy távolságokon történő csökkentéséhez hatékony multiplexelésre és fejlett fotondetektáló rendszerekre van szükség.
Méretezhetőség: A kvantumhálózatok multifoton forrásokkal való skálázása magában foglalja a sávszélesség korlátainak és az energiaigénynek a leküzdését.
Zajcsökkentés: Az adaptív érzékelési algoritmusok multifotonforrásokkal való integrálása kritikus fontosságú a nagy sűrűségű kvantumhálózatok zajának minimalizálásához.

Következtetés

A koherens multifotonforrások jelentős előrelépést jelentenek a kvantumkommunikációs technológiában, mivel jobb adatátviteli sebességet, jobb biztonságot és méretezhetőséget kínálnak a nagy kvantumhálózatok számára. A fotonfelismerési technikák és az adaptív érzékelés kihasználásával ezek a források nagy hatékonyságú QKD rendszerek, multiplexelt kommunikációs csatornák és robusztus kvantumhálózatok kiépítésére használhatók. A kvantumfotonikával kapcsolatos kutatás és fejlesztés folyamatos előrehaladásával a koherens multifotonforrások gyakorlati kommunikációs rendszerekbe történő integrálása kritikus szerepet fog játszani a biztonságos kommunikáció és a kvantumhálózatok jövőjében.

A következő, 7.3 Kvantumhálózatok: A LiDAR integrálása a kommunikációs rendszerekkel című fejezetben megvizsgáljuk a kvantum LiDAR technológiák koherens multifotonforrásokkal való integrálásának lehetőségeit hibrid kommunikációs és érzékelési rendszerek létrehozása érdekében.

7.3. fejezet: Kvantumhálózatok: LiDAR integrálása kommunikációs rendszerekkel

Bevezetés

A kvantumhálózatok, amelyek kvantum-összefonódással és biztonságos kvantumkulcs-elosztással (QKD) kötik össze a csomópontokat, példátlan szintű adatbiztonságot és hatékonyságot ígérnek. Ahogy ezek a hálózatok fejlődnek, a kvantum LiDAR (Light Detection and Ranging) rendszerek integrálása a kommunikációs infrastruktúrákkal új távlatokat nyithat a kvantumérzékelésben és a biztonságos adatátvitelben. Ez a fejezet a kvantum LiDAR kvantumkommunikációs rendszerekkel való integrációjával foglalkozik, feltárva, hogy a koherens fotonforrások, a fotonok megkülönböztetése és az adaptív érzékelő algoritmusok hogyan járulhatnak hozzá a kvantumhálózatok egységes keretéhez. Megvizsgáljuk a kvantumhálózatok elméleti modelljeit, gyakorlati megvalósításait és lehetséges alkalmazásait mind a kereskedelmi, mind a védelmi szektorban.

7.3.1 Quantum LiDAR mint kommunikációs csomópont

A kvantum LiDAR nagy pontosságával és zajállóságával nemcsak távérzékelési eszközként működhet, hanem a kvantumkommunikációs hálózat szerves csomópontjaként is. A fotonállapotok detektálásával és észlelésével a kvantum LiDAR rendszerek kvantumcsatornákat hozhatnak létre távoli csomópontok között. Ez a kettős felhasználású képesség, amely mind az érzékelést, mind a kommunikációt kihasználja, hatékony és biztonságos adatcserét tesz lehetővé, különösen nagy távolságokon vagy összetett környezetekben.

Ennek az integrációnak az egyik központi eleme az összefonódott fotonok használata, amelyek egyidejűleg használhatók LiDAR tartománykeresésre és adatátvitelre. A kvantum LiDAR-ban az összefonódott fotonpárok Bell-állapotokkal fejezhetők ki:

∣ψ+⟩=12(∣01⟩+∣10⟩)|\psi^{+}\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}} \left( |01\rangle + |10\rangle \right)∣ψ+⟩=21(∣01⟩+∣10⟩)

Ezek az összefonódott állapotok lehetővé teszik a Quantum LiDAR számára, hogy részt vegyen mind a kvantumérzékelésben, mind a kvantumkulcs-elosztásban (QKD). Az összefonódás biztosítja, hogy a rendszer bármilyen zavara azonnal észlelhető legyen, így az adatátvitel rendkívül biztonságos.

A fotonok kettős felhasználása LiDAR-hoz és QKD-hez

A távolságméréshez használt LiDAR fotonok és a kommunikációhoz használt fotonok elkülönítésére fotonmegkülönböztetési technika alkalmazható, ezáltal javítva a rendszer kettős funkcionalitását. A fotonszámláló detektorok adaptív érzékelő algoritmusokkal kombinálva optimalizálhatják az ilyen kettős funkciójú rendszerek teljesítményét.

7.3.2 Összefonódás-eloszlás kvantumhálózatokban

A kvantumhálózatok a csomópontok közötti összefonódás-elosztás elvére épülnek, amely lehetővé teszi a biztonságos kommunikációt és a hibajavítást a kvantumszámításokban. A Quantum LiDAR rendszerek ezekbe a hálózatokba történő integrálásával az elosztott összefonódás nagy hatótávolságú kvantumérzékelésre használható, miközben egyidejűleg fenntartja a csomópontok közötti biztonságos kommunikációt.

Ennek az integrációnak az egyik legígéretesebb modellje az összefonódáscsere-protokoll . Ez a kvantumismétlőkben használt technika lehetővé teszi a nagy távolságú összefonódást két olyan csomópont között, amelyek nem rendelkeznek közvetlen kölcsönhatással. Az A és C csomópontok közötti összefonódáscsere alapmodellje egy B közbenső csomóponton keresztül a következőképpen jelenik meg:

∣ψA,B⟩⊗∣ψB,C⟩→∣ψA,C⟩|\psi_{A,B}\rangle \otimes |\psi_{B,C}\rangle \rightarrow |\psi_{A,C}\rangle∣ψA,B⟩⊗∣ψB,C⟩→∣ψA,C⟩

Ebben a forgatókönyvben a B csomópont (kvantum LiDAR-ral felszerelve) méréseket végezhet, és továbbíthatja az eredményeket az A és C csomópontoknak, lehetővé téve az összefonódás megosztását a távoli csomópontok között anélkül, hogy közvetlen kvantumcsatornára lenne szükség. Ez az összefonódáscsere-folyamat felhasználható a kvantumhálózatok tartományának jelentős bővítésére, és a kvantum LiDAR kulcsszerepet játszik a rendszerben.

7.3.3 Koherens multifoton források integrálása a kommunikációhoz

A koherens multifotonforrások kritikus fontosságúak a kvantumkommunikációs rendszerek Quantum LiDAR-ral történő fejlesztésében. Ezek a források biztosítják az alapot a biztonságos kommunikációhoz és a LiDAR-alapú érzékeléshez szükséges összefonódott fotonállapotok létrehozásához. Az N-fotonkötegek használata javítja az adatok továbbításának sebességét, és biztosítja, hogy a kvantumállapotok nagy távolságokon is fenntartsák összefonódásukat.

A multifoton állapotok kvantumhálózatban való használata a következő állapottal modellezhető az NNN-foton összefonódott rendszerek esetében:

∣ψN⟩=1N∑k=1N(−1)k−1∣k⟩|\psi_N\rangle = \frac{1}{\sqrt{N}} \sum_{k=1}^{N} (-1)^{k-1} |k\rangle∣ψN⟩=N1k=1∑N(−1)k−1∣k⟩

Ezek az állapotok lehetővé teszik a kvantumcsatornák multiplexelését, javítva a kvantumhálózatok átviteli sebességét. Ezenkívül a Quantum LiDAR rendszerekben generált N-fotonkötegek biztosítják, hogy a LiDAR mérések pontosak és biztonságosak legyenek a külső interferenciával szemben.

Az n-foton források gyakorlati megvalósítása

Az N-fotonforrások kvantumkommunikációs rendszerekkel való integrálásához speciális hardverekre, például kvantumpontokra, parametrikus lefelé átalakító forrásokra és szupravezető nanohuzalokra van szükség. Ezek az alkatrészek nagy hatékonyságú fotongenerálást és -detektálást biztosítanak még nagy távolságok esetén is.

Például a kvantumpont technológia felhasználható koherens fotonforrások előállítására nagy hűséggel és minimális dekoherenciával. Az ilyen források a fotonok megkülönböztetési technikáival kombinálva lehetővé teszik a nagy hatékonyságú kvantum LiDAR rendszereket, amelyek egyszerre képesek pontos hatótávolságot és biztonságos adatátvitelt végezni.

7.3.4. Kvantum repeater állomások és LiDAR hálózatok

A kvantum repeater állomások alapvető szerepet játszanak a kvantumhálózatok tartományának kiterjesztésében. A Quantum LiDAR rendszerek repeater csomópontokba történő integrálásával lehetőség nyílik a kvantumcsatorna környezeti feltételeinek folyamatos monitorozására, miközben biztosítja a biztonságos összefonódás-elosztást a hálózaton.

A kvantumhálózatokban ismétlőket használnak a jel növelésére a nagy távolságokon előforduló hibák és fotonveszteségek kijavításával. A kvantumismétlő hatékonyságának képlete, RQR_QRQ, figyelembe véve a ddd távolságon keresztüli fotonveszteséget, a következőképpen fejezhető ki:

RQ=R0⋅exp(−dL0)R_Q = R_0 \cdot \exp\left(-\frac{d}{L_0}\right)RQ=R0⋅exp(−L0d)

Hol:

R0R_0R0 a kezdeti átviteli sebesség,
L0L_0L0 a kvantumcsatorna jellemző csillapítási hossza.

A Quantum LiDAR szerepe ebben a rendszerben magában foglalja a csatorna paramétereinek (pl. zajszint, fotonveszteség) dinamikus beállítását adaptív érzékeléssel, biztosítva mind a kommunikációs, mind az érzékelési adatok integritását.

7.3.5 Zaj- és hibacsökkentés integrált rendszerekben

A kvantumkommunikáció és a LiDAR rendszerek egyik fő kihívása a zaj és a hibák csökkentése, különösen a nagy zajszintű környezetekben, például városi területeken vagy katonai környezetben. A Quantum LiDAR azon képessége, hogy fotonküszöbölési technikákkal alkalmazkodik a termikus zajhoz (amint azt az előző fejezetekben tárgyaltuk), biztosítja, hogy a rendszer ellenálló maradjon a külső zavarokkal szemben.

A következő algoritmus bemutatja, hogyan alkalmazható az adaptív fotonküszöbölés a teljesítmény optimalizálására zajos környezetben:

piton

Kód másolása

# Pszeudo-kód az adaptív foton küszöböléshez nagy zajszintű környezetben

def adaptive_thresholding(photon_signal, noise_level):

küszöbérték = initial_threshold

photon_signal mértékegységben történő méréshez:

Ha a mérés > küszöbértéket:

adjust_threshold (noise_level) bekezdés

más:

küszöbérték = maintain_current_threshold()

visszatérési küszöbérték

# A zajcsökkentés szimulálása a Quantum LiDAR-ban

photon_signal = simulate_photon_arrival(noise_level=0,2)

optimized_threshold = adaptive_thresholding(photon_signal; noise_level=0,2)

Ez a kód dinamikusan állítja be a fotondetektálási küszöböt a környezeti zajszintek alapján, biztosítva, hogy a rendszer robusztus maradjon magas zajszintű körülmények között.

Következtetés

A Quantum LiDAR kvantumkommunikációs rendszerekkel való integrációja új korszakot jelent a kvantumhálózatok fejlesztésében. A LiDAR kettős felhasználású jellegének mind az érzékelés, mind a kommunikáció terén történő kihasználásával, kombinálva az összefonódás-elosztási technikákkal, az N-fotonforrásokkal és az adaptív érzékeléssel, lehetővé válik biztonságos, hatékony és skálázható hálózatok létrehozása. Ezek a rendszerek hatalmas lehetőségeket rejtenek magukban az autonóm járműnavigációtól a globális kvantumkommunikációs hálózatokig.

A következő, 7.4 Zajcsökkentés és jeloptimalizálás kvantumhálózatokban című fejezetben megvizsgáljuk, hogyan optimalizálhatók tovább a kvantumtechnológiák a jelek integritása érdekében, különös tekintettel a zajcsökkentési technikákra, a kvantumhibák korrekciójára és a kvantumhálózatok széles körű telepítésének jövőbeli kihívásaira.

7.4. fejezet: Zajcsökkentés és jeloptimalizálás kvantumhálózatokban

Bevezetés

A kvantumhálózatok természetüknél fogva érzékenyek a zajra és a jel romlására. A kvantumállapotok belső érzékenysége a környezeti tényezőkre, például a hőingadozásokra, a fotonveszteségre és a háttérben lévő elektromágneses interferenciára jelentős kihívásokat jelent a biztonságos és nagy pontosságú kommunikáció fenntartása szempontjából nagy távolságokon. Ez a fejezet a zajcsökkentési technikákra és a jeloptimalizálási stratégiákra összpontosít, amelyek elengedhetetlenek a kvantumhálózatok robusztusságának és megbízhatóságának növeléséhez, különösen a kvantum LiDAR és kommunikációs rendszerekkel való integrálásuk során.

Megvizsgáljuk a kvantumhálózatok különböző zajforrásait, valamint az ezek csökkentésére használt algoritmusokat, hardvereket és jelfeldolgozási módszereket. Emellett olyan kulcsfontosságú technikákat is megvitatunk, mint a kvantumhiba-korrekció, az adaptív küszöbérték és a fotonalapú jelszűrés, amelyek mindegyike elengedhetetlen a kvantumkommunikációs hálózatok teljesítményének optimalizálásához.

7.4.1 Zajforrások kvantumhálózatokban

A kvantumkommunikációs hálózatokban keletkező zaj különböző forrásokból ered, többek között a következőkből:

Termikus zaj a kommunikációs csatornákban,
Fotonveszteség nagy távolságokon,
a környező eszközök elektromágneses interferenciája,
Detektor zaja fotonmérés közben.

Ezek a zajforrások befolyásolják az átvitt kvantuminformáció hűségét, ami gyakran hibákhoz vezet a kvantumkulcs-elosztásban (QKD) és csökkenti a pontosságot a kvantumérzékelő alkalmazásokban, például a LiDAR-ban.

Például egy kvantumcsatorna zajszintje a következőképpen modellezhető:

N=Nthermal+Nphoton+NEMI+NdetectorN = N_{\text{thermal}} + N_{\text{photon}} + N_{\text{EMI}} + N_{\text{detector}}N=Nthermal+Nphoton+NEMI+Ndetector

Hol:

NthermalN_{\text{termikus}}Nthermal a termikus zaj,
NphotonN_{\text{photon}}Nphoton a fotonvesztés okozta zaj,
NEMIN_{\text{EMI}}NEMI az elektromágneses interferencia által keltett zaj,
NdetectorN_{\text{detector}}Ndetector az észlelési folyamatból származó zaj.

A zajcsökkentés célja ezeknek a zajtényezőknek a minimalizálása fejlett kvantumjel-feldolgozási technikák alkalmazásával.

7.4.2 Kvantum hibajavítási technikák

A kvantumhiba-korrekció (QEC) az egyik alapvető módszer, amelyet a kvantumkommunikációs rendszerekben a zaj hatásának csökkentésére használnak. A kvantuminformációk több qubiten keresztüli redundáns kódolásával a QEC képes észlelni és kijavítani a zajból eredő hibákat.

A leggyakrabban használt kvantumhiba-korrekciós kód a Shor kód, amely egy logikai qubitet kilenc fizikai qubitbe kódol, lehetővé téve mind a bitflip, mind a fázisflip hibajavítást. A Shor kód a következőképpen jelenik meg:

∣ψL⟩=α∣000⟩+β∣111⟩|\psi_L\rangle = \alpha |000\rangle + \beta |111\rangle∣ψL⟩=α∣000⟩+β∣111⟩

Ez a kódolás segít észlelni és kijavítani az egy qubites hibákat, így robusztus a kvantumhálózatok bizonyos zajtípusaival szemben. Más QEC-kódokat, például a Steane-kódot és a felületkódokat szintén széles körben használják a kvantumrendszerek jelhűségének optimalizálására.

7.4.3 Adaptív fotonküszöb a zajcsökkentéshez

Az adaptív fotonküszöbölés a kvantum LiDAR és a kvantumkommunikáció során használt technika a fotondetektálási küszöbértékek dinamikus beállítására a környezet zajszintje alapján. Az optimális küszöbérték beállításával a rendszer képes kiszűrni a zajt, és csak az értelmes kvantumjeleket érzékeli.

Az adaptív fotonküszöblés folyamata a bejövő fotonjel valós idejű elemzésén alapul. Ha a jel jelentősen meghaladja a zajküszöböt, a küszöbértéket felfelé állítja a téves észlelések minimalizálása érdekében. Ezzel szemben, ha a jel gyenge, a küszöbértéket lecsökkentik, hogy biztosítsák a fontos kvantumjelek rögzítését.

A következő algoritmus bemutatja, hogyan valósítható meg az adaptív fotonküszöblés:

piton

Kód másolása

# Adaptív foton küszöb algoritmus a zajcsökkentéshez

def adaptive_thresholding(photon_signal, noise_level):

küszöbérték = initial_threshold

photon_signal jelhez:

Ha a jel > küszöb + noise_level:

# Állítsa felfelé a küszöbértéket a hamis pozitív eredmények elkerülése érdekében

küszöbérték += adjust_step

ELIF jel < küszöbérték:

# Alsó küszöb a gyenge jelek rögzítéséhez

küszöbérték -= adjust_step

visszatérési küszöbérték

# Példa foton jelre

photon_signal = simulate_photon_arrival(noise_level=0,15)

optimized_threshold = adaptive_thresholding(photon_signal; noise_level=0,15)

Ez az adaptív megközelítés biztosítja, hogy a rendszer rugalmas maradjon, és képes legyen kezelni az ingadozó zajszinteket anélkül, hogy veszélyeztetné a kvantumkommunikációs vagy LiDAR rendszerek pontosságát.

7.4.4 Jelszűrés és foton alapú optimalizálás

A fotonalapú jelszűrés a kvantumhálózatok kritikus eleme, különösen olyan környezetekben, ahol a háttérzaj jelentős. Az olyan szűrők, mint a sáváteresztő szűrők, az alacsony zajszintű erősítők és a kvantumjelerősítők a kívánt kvantumjelek zajtól való elkülönítésére szolgálnak.

Az egyik leghatékonyabb technika a fotonszám-feloldó detektálás (PNRD), amely képes megkülönböztetni a különböző fotonszám-állapotokat, kiszűrve a multifoton események vagy a háttér termikus fotonok által okozott zajt. A PNRD-folyamat a következő valószínűségi eloszlással ábrázolható:

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

Ahol P(n)P(n)P(n) az nnn fotonok detektálásának valószínűsége, λ\lambdaλ pedig az észlelt fotonok átlagos száma. Az észlelési folyamat optimalizálásával jelentősen csökkenthető a zaj és javítható a jel-zaj arány (SNR) a kvantumkommunikációs rendszerekben.

7.4.5 Kvantumjel-erősítés és zajelnyomás

A kvantumjelek erősítését kvantumhálózatokban használják a gyenge kvantumjelek erősségének növelésére, miközben minimalizálják az erősítés során fellépő zajt. Az egyik általános megközelítés a parametrikus erősítők használata, amelyek nemlineáris optikai folyamatokat használnak a jel növelésére.

A kvantumerősítő nyereségét általában a következőképpen fejezik ki:

G=1+κPG = 1 + \kappa PG=1+κP

Hol:

GGG a nyereség,
κ\kappaκ az erősítési együttható,
A PPP a bemeneti teljesítmény.

A kvantumhálózatokban a paraméteres erősítőket stratégiailag olyan pontokon helyezik el, ahol a jelromlás a legmagasabb, például egy nagy távolságú kvantumismétlő után. Ez biztosítja, hogy a jel elég erős maradjon a megbízható érzékeléshez anélkül, hogy további zajt okozna.

7.4.6. A kvantumkulcs-elosztás (QKD) optimalizálása zajos hálózatokban

A Quantum Key Distribution (QKD) protokollok, mint például a BB84, rendkívül alacsony zajszintet igényelnek a kulcscsere biztonságának és megbízhatóságának biztosítása érdekében. A zajos kvantumhálózatokban hibajavítási és adatvédelmi erősítési technikákat alkalmaznak a zaj csökkentésére és a kommunikáció biztonságossá tételére.

A BB84 protokoll például foton polarizációs állapotokat használ a bitek kódolására. Zaj jelenlétében a hibaarány nő, ami csökkenti a kulcssebességet. Az RRR kulcsráta képletét a következő képlet adja meg:

R=Q⋅(1−2E)R = Q \cdot (1 - 2E)R=Q⋅(1−2E)

Hol:

QQQ a kvantum bitsebesség,
Az elektromos és elektronikus berendezések jelentik a hibaarányt.

Az EEE hibaarányának zajcsökkentési technikákkal történő minimalizálásával maximalizálható az RRR kulcssebessége, ezáltal javítva a QKD általános teljesítményét a kvantumhálózatokban.

Következtetés

A zajcsökkentés és a jeloptimalizálás kritikus elemei a robusztus kvantumhálózatok fejlesztésének. Az olyan technikák, mint a kvantumhiba-korrekció, az adaptív fotonküszöbölés és a kvantumjel-erősítés lehetővé teszik a kvantumhálózatok számára, hogy még zajos környezetben is fenntartsák a nagy hűséget és biztonságot. Ezek a módszerek nemcsak a kvantumkommunikáció teljesítményét javítják, hanem olyan fejlett alkalmazásokat is lehetővé tesznek, mint a kvantum LiDAR, a QKD és a biztonságos távolsági kommunikáció.

A következő, 8. fejezetben: Az adaptív kvantum LiDAR valós alkalmazásai című fejezetben megvizsgáljuk, hogyan alkalmazzák az ebben a fejezetben tárgyalt fejlett zajelnyomási és optimalizálási technikákat a valós rendszerekre, az autonóm navigációtól a védelmi alkalmazásokig. A kvantumérzékelés valós technológiákkal való integrációja forradalmasíthatja a különböző iparágakat, kitolva a kvantumtechnológia határait.

8.1. fejezet: Kvantum LiDAR az autonóm navigációban

Bevezetés

Az autonóm navigáció a 21. század egyik leginkább átalakító technológiájává vált, alkalmazásai az önvezető autóktól a pilóta nélküli légi járművekig (UAV) és a robotikáig terjednek. Ennek a forradalomnak a központi eleme a Light Detection and Range (LiDAR), egy olyan érzékelőtechnológia, amely lehetővé teszi a járművek számára, hogy lézerimpulzusok küldésével és a visszavert jelek mérésével észleljék és feltérképezzék környezetüket. Míg a klasszikus LiDAR az autonóm rendszerek szabványos eszközévé vált, a kvantum LiDAR bevezetése példátlan pontosságot, érzékenységet és zajállóságot kínál, így rendkívül alkalmas olyan összetett környezetekben, mint a városi területek, a tenger alatti felfedezés és a rossz látási viszonyok.

Ez a fejezet azt vizsgálja, hogy a Quantum LiDAR hogyan javítja az autonóm navigációs rendszereket a kvantummechanika alapelveinek felhasználásával, mint például az összefonódás, a fotonok megkülönböztetése és az adaptív érzékelés, hogy nagy felbontású képalkotást, jobb hatótávolságot és alacsonyabb érzékenységet biztosítson a környezeti interferenciára.

8.1.1 A kvantum LiDAR előnyei az autonóm navigációban

A kvantum LiDAR számos előnyt kínál a klasszikus LiDAR-ral szemben, különösen olyan környezetekben, amelyek jelentős kihívást jelentenek az észlelési pontosság és a zajállóság szempontjából:

Nagyobb felbontás és pontosság: A kvantum LiDAR azon képessége, hogy kihasználja a fény kvantumtulajdonságait, lehetővé teszi a hullámhossz alatti felbontást, ami a klasszikus LiDAR rendszerekkel nem érhető el. Ez lehetővé teszi az autonóm járművek számára, hogy nagyobb távolságból észleljék és megkülönböztessék a kisebb tárgyakat.

A továbbfejlesztett felbontás modellezhető a Fisher Information (FI) segítségével, amely a fotonok számával és a fotonfelismerő pontosságával növekszik:

I(θ)=∑nP(n∣θ)(∂lnP(n∣θ)∂θ)2\mathcal{I}(\theta) = \sum_{n} P(n|\theta) \left(\frac{\partial \ln P(n|\theta)}{\partial \theta}\right)^2I(θ)=n∑P(n∣θ)(∂θ∂lnP(n∣θ))2

Hol:

I(θ)\mathcal{I}(\theta)I(θ) a Fisher-információ,
P(n∣θ)P(n|\theta)P(n∣θ) az nnn fotonok detektálásának valószínűsége θ\thetaθ paraméterrel,
θ\thetaθ az észlelt tárgy távolságát vagy helyzetét jelöli.

A környezeti zajjal szembeni ellenálló képesség: A kvantum LiDAR rendszerek összefonódott fotonpárokat és fejlett szűrési technikákat alkalmazhatnak a környezeti zaj által okozott hibák, például a termikus ingadozások vagy a szórás miatti fotonveszteség észlelésére és kijavítására. A kvantumállapotok ellenállóbbak a zajjal szemben, így tisztább és pontosabb leolvasást tesznek lehetővé még kedvezőtlen időjárási körülmények között, például esőben vagy ködben is.

A rugalmasság a jel-zaj arány (SNR) modellezésével írható le összefonódás jelenlétében:

SNRkvantum=∣⟨ψjel∣ψészlelt⟩∣2∣⟨ψjel∣ψzaj⟩∣2\szöveg{SNR}_{\szöveg{kvantum}} = \frac{|\langle \psi_{\szöveg{jel}} | \psi_{\szöveg{észlelt}} \rangle|^2}{|\langle \psi_{\szöveg{jel}} | \psi_{\szöveg{zaj}} \rangle|^2}SNRquantum=∣⟨ψsignal∣ψnoise⟩∣2∣⟨ψsignal∣ψdetected⟩∣2

Ahol ψsignal\psi_{\text{signal}}ψsignal a jel fotonok kvantumállapota, ψnoise\psi_{\text{noise}}ψnoise pedig a zaj fotonok állapota.

Hosszabb érzékelési tartomány: A Quantum LiDAR képes nagyobb távolságokra detektálni a fotonokat a jelminőség jelentős romlása nélkül. Ez a kiterjesztett tartomány az egyfoton-detektálás használatának és a kvantumállapotok eredendő zajcsökkentő képességeinek köszönhető. A Quantum LiDAR-ral felszerelt autonóm járművek ezért jobban tudnak navigálni a nagy hatótávolságú környezetekben, például autópályákon, vidéki területeken és nyílt tengeren.

8.1.2 Kvantum LiDAR alkalmazása autonóm járművekben

A kvantum LiDAR rendszerek számos kulcsfontosságú összetevőre támaszkodnak, amelyeket integrálni kell az autonóm járművek architektúrájába, többek között:

Fotonforrások és detektorok: A kvantum LiDAR rendszerek spontán parametrikus lefelé konverzióval (SPDC) generált összefonódott fotonpárokat használnak. A fotonokat párban bocsátják ki, ahol az egyik foton referenciaként szolgál, a másik pedig detektálásra szolgál.

Az észlelési folyamatot a fotonfelismerő technológia javítja, amely képes megkülönböztetni az egyes fotonokat és kiszűrni a zajt. A fotonfelismerő dinamikusan állítja be az érzékelési küszöböt a zajszintek és a környezeti tényezők alapján, valós időben javítva az észlelés pontosságát.

Kvantumalgoritmusok adatfeldolgozáshoz: Az autonóm navigációs rendszerek valós idejű adatfeldolgozást igényelnek a környezet értelmezéséhez és a döntések meghozatalához. A kvantumalgoritmusok, mint például a Grover-féle keresési algoritmus és a kvantum-asszisztált Fourier-transzformációk, sokkal gyorsabban képesek feldolgozni a kvantum LiDAR által gyűjtött nagy dimenziós adatokat, mint a klasszikus módszerek, javítva a válaszidőt és az objektumfelismerés pontosságát.

Például Grover algoritmusa csökkenti a keresési teret a potenciális akadályok azonosításához, amelyeket a következők képviselnek:

Tquantum=O(N)T_{\text{quantum}} = O\left(\sqrt{N}\right)Tquantum=O(N)

Ezzel szemben a klasszikus keresési algoritmusok összetettsége O(N)O(N)O(N), ahol NNN az adatpontok száma.

Quantum LiDAR Mapping (QLM): A Quantum LiDAR lehetővé teszi a környezet részletes 3D leképezését, ami elengedhetetlen az autonóm navigációhoz. A rendszer fotonimpulzusok sorozatát küldi ki, méri a repülés idejét, és kvantumállapot-elemzést használ, hogy rendkívül részletes 3D-s térképeket készítsen kevesebb fotonnal, mint amennyit a klasszikus rendszerek megkövetelnek.

A leképezési folyamat a következő képlettel ábrázolható:

D=c⋅Δt2D = \frac{c \cdot \Delta t}{2}D=2c⋅Δt

Hol:

DDD az objektumtól való távolság,
ccc a fénysebesség,
Δt\Delta tΔt a fotonkibocsátás és a detektálás közötti időeltolódás.

8.1.3 Valós idejű alkalmazás az autonóm navigációban

A kvantum LiDAR rendszerek különösen alkalmasak a valós idejű navigációt végző autonóm járművekben való használatra. Akár szárazföldi járművekben, légi drónokban vagy tengeri hajókban használják, ezeknek a rendszereknek gyorsan kell reagálniuk az akadályokra és a környezeti változásokra.

Önvezető autók: Az önvezető autók kontextusában a Quantum LiDAR elengedhetetlen az akadályok észleléséhez, a sávtartáshoz és a sebességszabályozáshoz. A kisebb tárgyak (például gyalogosok, kerékpárosok és úttörmelék) nagyobb távolságból történő észlelésének képességével a Quantum LiDAR jelentős előnyt kínál a hagyományos rendszerekkel szemben, különösen rossz látási viszonyok között.

Az autonóm navigációs algoritmusok kihasználhatják a Quantum LiDAR továbbfejlesztett adatbevitelét, ami simább és biztonságosabb vezetést tesz lehetővé azáltal, hogy a klasszikus érzékelőknél korábban előre jelzi a potenciális veszélyeket.

Légi drónok: A drónok esetében a Quantum LiDAR megkönnyíti a nagy pontosságú navigációt összetett környezetekben, például sűrű épületekkel, erdőkkel vagy víz feletti városi területeken. A Quantum LiDAR megnövelt hatótávolsága és pontossága biztosítja, hogy a drónok biztonságosan repülhessenek nagy sebességgel, elkerülve az olyan apró tárgyakat, mint az elektromos vezetékek vagy a faágak, és pontosan landoljanak még kihívást jelentő körülmények között is.
Tengeri és víz alatti járművek: A víz alatti navigáció egy másik terület, ahol a Quantum LiDAR zajállósága kritikusnak bizonyul. A szórványos környezetben (pl. zavaros vízben) való hatékony működés képessége és a háttér hőzaj robusztussága lehetővé teszi a víz alatti terep pontos feltérképezését és az elsüllyedt tárgyak észlelését, ami felbecsülhetetlen értékűvé teszi az autonóm tengeri navigációt és felfedezést.

8.1.4 Kihívások és kilátások

Bár a Quantum LiDAR jelentős előnyökkel jár, számos kihívással kell szembenézni az autonóm navigációs rendszerekben való széles körű alkalmazás érdekében:

Hardverintegráció: A jelenlegi kvantum LiDAR rendszerek kifinomult hardvert igényelnek, beleértve az egyfoton-detektorokat és a kvantumállapot-analizátorokat. Ezeknek az alkatrészeknek a miniatürizálása a teljesítmény fenntartása mellett kulcsfontosságú az autonóm járművekbe történő integráláshoz, ahol a hely- és energiahatékonyság kritikus fontosságú.
Költséghatékonyság: A kvantum LiDAR rendszerek fejlesztése és telepítése jelenleg magas költségekkel jár. Ahhoz, hogy ez a technológia kereskedelmi szempontból életképes legyen a fogyasztói járművek számára, a gyártási költségeket a teljesítmény romlása nélkül kell csökkenteni. A kvantumtechnológia és a tömeggyártási módszerek fejlődése elengedhetetlen a költségek csökkentéséhez.
Valós idejű adatfeldolgozás: A kvantumadatok valós idejű feldolgozása nagy számítási erőforrásokat igényel, mivel a kvantumrendszerek nagy mennyiségű, nagy pontosságú információt állítanak elő. A kvantumszámítógépek vagy az optimalizált klasszikus processzorok kvantumalgoritmusokkal való kihasználása kulcsfontosságú lesz e kihívás leküzdéséhez.

Következtetés

A kvantum LiDAR hatalmas potenciállal rendelkezik az autonóm navigáció forradalmasítására. Kiváló felbontása, zajállósága és kiterjesztett érzékelési tartománya rendkívül vonzó technológiává teszi az önvezető autók, drónok és tengeri hajók számára. Bár a költségek, a hardverintegráció és a valós idejű feldolgozás terén továbbra is kihívásokkal kell szembenézni, a kvantumtechnológiák és a kvantum-számítástechnika folyamatos fejlődése várhatóan a kvantum LiDAR valós autonóm rendszerekben való elfogadásához vezet.

A következő fejezetben, a 8.2. fejezetben: Alkalmazások az űrkutatásban és a távérzékelésben, megvizsgáljuk, hogyan alkalmazzák a kvantum LiDAR-t az űrmissziókban és a távérzékelésben, új határt kínálva a kvantumtechnológiák számára a földi navigáción túl. Ezek az alkalmazások példátlan pontosságot ígérnek az űrkutatásban, az éghajlat-megfigyelésben és még sok másban.

8.2. fejezet: Alkalmazások az űrkutatásban és távérzékelésben

Bevezetés

A kvantum LiDAR forradalmi eszközként jelent meg, nemcsak az olyan földi alkalmazásokban, mint az autonóm navigáció, hanem az űrkutatásban és a távérzékelésben is. A Quantum LiDAR pontos detektálási képességei, valamint a zajjal és a környezeti zavarokkal szembeni ellenálló képessége egyedülálló előnyöket kínál az űrmissziók és a Föld-megfigyelés során. Az űrkutatás rendkívüli kihívásokat jelent, a hatalmas távolságoktól az alacsony fotonszámig és a zord környezetig, ami a klasszikus érzékelési technológiákat alkalmatlanná teszi bizonyos feladatokra. A kvantummal továbbfejlesztett LiDAR rendszerek, amelyek képesek észlelni az egyes fotonokat és kihasználni a kvantum-összefonódást, hatalmas potenciállal rendelkeznek az űrből származó adatgyűjtés pontosságának és hatékonyságának javítására.

Ebben a fejezetben a Quantum LiDAR alkalmazásait vizsgáljuk két kritikus területen: az űrkutatásban és a távérzékelésben, részletezve, hogy a kvantumtechnológiák egyedi tulajdonságai hogyan biztosíthatnak példátlan felbontást, hatótávolságot és jelhűséget.

8.2.1 Kvantum LiDAR az űrkutatáshoz

Az űrkutatás magában foglalja az égitestek feltérképezését és megfigyelését, a műholdak nyomon követését és az űrhajók navigációját. A kvantum LiDAR számos kulcsfontosságú előnyt kínál a klasszikus LiDAR-ral szemben ezekben az alkalmazásokban, különösen a fotonhatékonyság és a környezeti zajjal szembeni ellenálló képesség szempontjából.

Égitestek nagy felbontású feltérképezése: A kvantum LiDAR rendszerek bolygók, holdak és aszteroidák részletes felszíni térképezésére használhatók. Az egyes fotonok észlelésének képessége lehetővé teszi a Quantum LiDAR számára, hogy nagy felbontású topográfiai térképeket hozzon létre még gyenge fényviszonyok között is, mint például a Hold sötét oldala vagy távoli aszteroidák felszíne.

A fotondetektálás repülési idejének képlete a következőképpen fejezhető ki:

D=c⋅Δt2D = \frac{c \cdot \Delta t}{2}D=2c⋅Δt

Hol:

DDD az égitest felszínétől való távolság,
ccc a fénysebesség,
Δt\Delta tΔt a fotonkibocsátás és a detektálás közötti időeltolódás.

A Quantum LiDAR szubhullámhossz-felbontása lehetővé teszi a felszíni jellemzők, például kráterek és gerincek pontos mérését centiméteres pontosságig.

Navigáció és követés a mélyűrben: Az űrhajók és műholdak pontos navigációs rendszerekre támaszkodnak, hogy az útvonalon maradjanak és elkerüljék az ütközéseket. A Quantum LiDAR mind a földközeli, mind a mélyűri navigációhoz használható, mivel rendkívül pontos távolságmérést és objektumkövetést biztosít. A fotonok nagy távolságból történő észlelésének képessége a zajjal szembeni kvantumállósággal párosulva lehetővé teszi a Quantum LiDAR számára, hogy a klasszikus rendszereknél nagyobb pontossággal kövesse nyomon az űrhajókat.

A Quantum LiDAR által generált összefonódott fotonpárok csökkentik a szórás és a háttérsugárzás hatását, biztosítva a pontos leolvasást még a mélyűrben is, ahol a jelek romlása gyakori.

Dokkolás és randevúműveletek: A kvantum LiDAR alkalmazható űrhajók közötti, illetve űrhajók és űrállomások közötti dokkolási műveletekben. A távolságok és relatív sebességek pontos mérésének képessége teszi a Quantum LiDAR-t ideális eszközzé az űrhajók irányítására összetett manőverek során.

A Quantum LiDAR adaptív érzékelő algoritmusai dinamikusan módosítják a fotonküszöböket a környezeti feltételek alapján, optimalizálva az észlelést olyan kritikus műveletek során, mint a dokkolás vagy a leszállás.

8.2.2 Távérzékelés a Föld-megfigyeléshez

Az űrből történő távérzékelés magában foglalja a Föld felszínéről, légköréről és óceánjairól szóló adatok gyűjtését. A Quantum LiDAR azon képessége, hogy észleli a fotonok viselkedésének finom változásait, pontosabb méréseket tesz lehetővé a környezeti megfigyeléshez, az éghajlatkutatáshoz és a természeti katasztrófák kezeléséhez.

Klímamegfigyelés és légkörelemzés: A kvantum LiDAR használható olyan légköri viszonyok mérésére, mint a felhő magassága, sűrűsége és aeroszoltartalma. A légköri részecskékről visszaverődő egyes fotonok detektálása lehetővé teszi a légkör nagy felbontású profilozását, ami elengedhetetlen az éghajlatváltozás nyomon követéséhez és az üvegházhatású gázok hatásainak tanulmányozásához.

A légköri részecskékből származó fotonvisszatérés elemzésének képletét a következő képlet adja meg:

Rphoton=σscattering4π R2R_{\text{photon}} = \frac{\sigma_{\text{scattering}}}{4 \pi R^2}Rphoton=4πR2σscattering

Hol:

RphotonR_{\text{photon}}A rphoton a foton visszatérési jele,
σszórás\sigma_{\szöveg{szórás}}σszórás a szórási keresztmetszet,
RRR a légköri réteg tartománya.

A Quantum LiDAR nagy érzékenysége a gyenge fotonvisszatérésekre hatékony eszközzé teszi akár nyomokban is a légköri aeroszolok kimutatására, javítva az éghajlati modellek pontosságát.

Oceanográfia és jégsapka monitorozás: A kvantum LiDAR használható a tengerszint, a jégvastagság és az óceánfenék topográfiájának mérésére. A technológia vízbe és jégbe való behatolási képessége, valamint magas fotonhatékonysága lehetővé teszi az olvadó jégsapkák és az emelkedő tengerszint pontosabb megfigyelését. Ez kritikus fontosságú az éghajlatváltozás sarkvidéki régiókra és part menti területekre gyakorolt hatásának megértéséhez.

A behatolás mélységét a következők segítségével számítják ki:

Docean=c⋅Δ twater2nwaterD_{\text{ocean}} = \frac{c \cdot \Delta t_{\text{water}}}{2n_{\text{water}}}}Docean=2nwaterc⋅Δtwater

Hol:

DoceanD_{\text{ocean}} Docean az óceán vagy jégréteg mélysége,
nwatern_{\text{water}}nwater a víz törésmutatója.

Erdők és növényzet feltérképezése: A Quantum LiDAR használható az erdők és a növényzet növekedésének nyomon követésére az erdők lombkoronáinak rendkívül részletes 3D-s térképeinek biztosításával. Ez különösen hasznos az erdőirtás nyomon követéséhez, a biomassza méréséhez és az ökoszisztémák egészségének értékeléséhez. A Quantum LiDAR nagy felbontású mérései lehetővé teszik az egyes fák és ágak észlelését, lehetővé téve az erdősűrűség és a szén-dioxid-tárolás pontosabb értékelését.

8.2.3 Kvantum LiDAR műholdas távérzékeléshez

A Quantum LiDAR-ral felszerelt műholdak számos földmegfigyelési feladatot képesek végrehajtani, a városi térképezéstől a katasztrófaelhárításig. A Quantum LiDAR legfontosabb előnyei a műholdas távérzékelésben:

Katasztrófareagálás és -kezelés: A Quantum LiDAR műholdakra telepíthető a természeti katasztrófák, például erdőtüzek, árvizek és földcsuszamlások valós idejű megfigyelésére. A rendszer azon képessége, hogy nagy felbontású 3D-s térképeket készít az érintett területekről, lehetővé teszi a károk gyors felmérését és a mentési erőfeszítések hatékonyabb összehangolását.
Várostervezés és infrastruktúra-felügyelet: A Quantum LiDAR segítségével részletes térképeket készíthet a városi területekről, beleértve az épületeket, utakat és hidakat. Ez az információ elengedhetetlen a várostervezéshez, az infrastruktúra-fejlesztéshez és a forgalomirányításhoz. A Quantum LiDAR nagy pontossága biztosítja, hogy még a kis szerkezeti változások is észlelhetők legyenek, és korai figyelmeztetést ad az infrastruktúra esetleges meghibásodásairól.

8.2.4 Kihívások és kilátások

Míg a kvantum LiDAR űrkutatásban és távérzékelésben való alkalmazása ígéretes, a széles körű alkalmazás érdekében számos kihívással kell foglalkozni:

Fotonveszteség és környezeti interferencia: Az űrben a szórás és abszorpció miatti fotonveszteség jelentős kihívást jelent. A kvantum LiDAR rendszereket úgy kell megtervezni, hogy hatékonyan működjenek olyan környezetekben, ahol minimális a fotonvisszatérés, például mélyűrben vagy nagy magasságú légkörben. A fotonfelismerők és az adaptív algoritmusok integrálása segíthet enyhíteni ezeket a kihívásokat.
Hardveres korlátok: A könnyű, energiahatékony Quantum LiDAR rendszerek fejlesztése elengedhetetlen az űralkalmazások számára. A jelenlegi Quantum LiDAR rendszerek jelentős energiát és hűtést igényelnek, ami korlátozza használatukat kis műholdakon és rovereken. A kvantumhardverek, például a hatékonyabb egyfoton-detektorok fejlődése döntő fontosságú lesz a kvantum LiDAR szélesebb körű alkalmazásának lehetővé tételéhez az űrmissziókban.
Költség és méretezhetőség: A kvantum LiDAR rendszerek fejlesztésének és telepítésének költségei továbbra is magasak, különösen az űrmissziók esetében. A jövőbeni kutatásoknak a kvantumhardverek költségeinek csökkentésére és e rendszerek skálázhatóságának javítására kell összpontosítaniuk a nagyszabású földmegfigyeléshez és a mélyűri kutatáshoz.

Következtetés

A kvantum LiDAR új határt jelent az űrkutatásban és a távérzékelésben. Az a képessége, hogy mostoha körülmények között is képes nagy felbontású adatokat szolgáltatni, kombinálva a zajjal és a környezeti interferenciával szembeni ellenálló képességével, felbecsülhetetlen értékű eszközzé teszi a Föld éghajlatának megfigyelésében, az égitestek feltárásában és az űrhajók biztonságának biztosításában. A kvantumtechnológiák folyamatos fejlődésével a kvantum LiDAR egyre fontosabb szerepet fog játszani mind az űrkutatásban, mind a Föld-megfigyelésben, új betekintést nyújtva bolygónkba és az azon túli univerzumba.

A következő fejezetben, a 8.3. fejezetben: Kvantumradar: védelmi és felügyeleti rendszerek, a Quantum LiDAR katonai és védelmi alkalmazásaiba merülünk, megvizsgálva, hogy a kvantumtechnológiák hogyan növelhetik a nemzetbiztonságot a továbbfejlesztett radarrendszerek és felügyeleti képességek révén.

8.3 fejezet: Kvantumradar: védelmi és felügyeleti rendszerek

Bevezetés

A kvantumradar-technológia jelentős előrelépést jelent a klasszikus radarrendszerekhez képest, fokozott érzékenységet, pontosságot és zajállóságot kínálva. A kvantummechanika alapelveinek kihasználásával a kvantumradar példátlan pontossággal képes észlelni és nyomon követni az objektumokat, még olyan környezetben is, ahol a hagyományos radarrendszerek küzdenek a magas zaj vagy interferencia miatt. A kvantumradar alkalmazása különösen értékes a védelmi és felügyeleti rendszerekben, ahol a lopakodó repülőgépek, tengeralattjárók vagy más alacsony aláírású tárgyak észlelése kritikus fontosságú.

Ebben a fejezetben azt vizsgáljuk, hogy a kvantumradar-technológia hogyan alakítja át a védelmi és felügyeleti rendszereket, elmélyülve a mögöttes kvantumelvekben, a kvantumradar előnyeiben nagy zajszintű környezetben, valamint a modern katonai stratégiákban való alkalmazásában.

8.3.1 A kvantumradar alapelvei

A kvantumradar lényegében kvantum-összefonódott fotonokat alkalmaz, hogy javítsa az észlelési képességeket nagy távolságokon. Az összefonódott fotonpárok használatával a kvantumradar felülmúlhatja a klasszikus radarrendszereket mind a felbontás, mind a zajelnyomás tekintetében. A kvantumradar mögött meghúzódó alapelv a kvantum-összefonódás jelensége, amelyben két foton keletkezik úgy, hogy kvantumállapotuk korrelál, függetlenül attól, hogy milyen messze vannak egymástól.

Amikor egy kvantumradar rendszer kiküld egy fotont (az úgynevezett jelfotont), hogy észleljen egy tárgyat, a másik foton (az úgynevezett tétlen foton) referenciaként marad a rendszerben. Ha a jelfoton visszaverődik egy tárgyról, és visszatér a radarba, tulajdonságai összehasonlíthatók a tétlen fotonnal, hogy pontosan meghatározzák a cél jelenlétét, sebességét és távolságát.

A radartartomány alapvető egyenlete továbbra is alkalmazható, a kvantumhatások figyelembevételével történő módosításokkal:

R=c⋅Δt2R = \frac{c \cdot \Delta t}{2}R=2c⋅Δt

Hol:

RRR a céltól való távolság,
ccc a fénysebesség,
Δt\Delta tΔt a jelfoton kibocsátása és detektálása közötti időkésleltetés.

A kvantumradar ezt kvantumkorrelációs mérések hozzáadásával javítja, javítva a lopakodó objektumok halvány jeleinek észlelését.

8.3.2 A kvantumradar előnyei védelmi rendszerekben

Lopakodó észlelés: A modern repülőgépek és tengeralattjárók lopakodó technológiája csökkenti a radar keresztmetszetét (RCS), megnehezítve a hagyományos radarrendszerek számára ezen objektumok észlelését. A kvantumradar összefonódott fotonrendszere megoldást kínál erre a kihívásra. A kvantumradar még csökkentett RCS esetén is képes észlelni a gyenge visszaverődéseket, mivel a kvantum-összefonódás lehetővé teszi a jelek fokozott kinyerését a zajból.

A legfontosabb előny a kvantummegvilágításban rejlik, ahol az alapjárati és a jelfotonok összefonódása segít elválasztani a visszavert jelet a zaj háttértől. A kvantumrendszerekben a Fisher-információ maximális, ami jobb felbontást és észlelési érzékenységet tesz lehetővé:

IF=∑1P(x)(∂P(x)∂θ)2I_F = \sum \frac{1}{P(x)} \left( \frac{\partial P(x)}{\partial \theta} \right)^2IF=∑P(x)1(∂θ∂P(x))2

Hol:

IFI_FIF a Fisher információ,
P(x)P(x)P(x) egy adott jel megfigyelésének valószínűsége,
θ\thetaθ a kérdéses paraméter, például a távolság vagy a sebesség.

Zajállóság: A kvantumradar-rendszerek természetüknél fogva ellenállóbbak a zajjal és az interferenciával szemben, mint a klasszikus radarok. A klasszikus radarrendszerek hajlamosak a környezeti zaj zavarására vagy interferenciájára. A kvantumradar azonban összefonódott fotonokat használ, amelyeket kevésbé befolyásol a zaj, mivel a jel és a tétlen fotonok közötti korreláció lehetővé teszi a rendszer számára, hogy különbséget tegyen a valódi visszaverődések és a környezeti zaj között.

A kvantumradar fotonmegkülönböztetést alkalmaz - azt a képességet, hogy megkülönböztesse azokat a fotonokat, amelyek összefonódnak az alapjárattal, és azokat, amelyek nem - így elutasítva a termikus zajból vagy a zavarási kísérletekből származó hamis pozitív eredményeket.

Továbbfejlesztett hatótávolság és felbontás: A kvantumradar-rendszerek jobb hatótávolságot és felbontást kínálnak a multifoton-összefonódás kihasználásával. Azáltal, hogy egyedi fotonok helyett összefonódott fotonkötegeket küld, a kvantumradar növelheti az észlelés valószínűségét nagyobb távolságokra anélkül, hogy növelné az energiaigényt. Ez a képesség különösen értékes a felügyeleti alkalmazásokban, ahol a nagy hatótávolságú észlelés elengedhetetlen.

A kvantumradar felbontása számszerűsíthető a Heisenberg-határértékkel, amely kimondja, hogy a felbontás javul az összefonódott fotonok számával:

ΔR∼1Nfoton\Delta R \sim \frac{1}{N_{\text{photon}}}ΔR∼Nphoton1

Hol:

ΔR\Delta RΔR a felbontás,
NphotonN_{\text{photon}}Nphoton a felhasznált összefonódott fotonok száma.

Ez lehetővé teszi, hogy a kvantumradar nagyobb tisztasággal észlelje a kisebb objektumokat, mint a klasszikus radarrendszerek.

8.3.3 Alkalmazások a védelemben és a megfigyelésben

Lopakodó repülőgépek észlelése: A kvantumradar egyik legjelentősebb katonai alkalmazása a lopakodó repülőgépek észlelésének képessége. A modern lopakodó technológia csökkenti a repülőgépek radar keresztmetszetét, láthatatlanná téve őket a klasszikus radar számára. A kvantumradar azonban képes észlelni a lopakodó repülőgépekről visszaverődő gyenge jeleket az összefonódott fotondetektálási képességei miatt.

A kvantum-összefonódás használata javítja a radarérzékelést alacsony jelű környezetben, lehetővé téve a katonai erők számára, hogy a korábban lehetségesnél nagyobb távolságban kövessék a lopakodó repülőgépeket.

Tengeralattjáró-észlelés: A kvantumradar ígéretet mutat a víz alatti megfigyelésben is, különösen a tengeralattjárók felderítésében. A klasszikus radarrendszerek küzdenek a víz alatti tárgyak észlelésével a jel csillapítása és szórása miatt. A kvantumradar fokozott érzékenysége a gyenge jelekre lehetővé teszi a tengeralattjárók nagyobb mélységben és távolságban történő észlelését.

Ezenkívül a kvantumradar integrálása a szonárrendszerekkel javíthatja a tengeralattjárók észlelését és nyomon követését sekély vizekben, ahol a lopakodó tengeralattjárók gyakran működnek.

Határ- és kerületfelügyelet: A kvantumradar telepíthető határőrizetre és kerületi biztonságra. A rendkívül érzékeny észlelési képességek biztosításával a kvantumradar nyomon követheti a kis drónokat, járműveket vagy személyzetet, akik megpróbálnak átlépni a határokat vagy belépnek a korlátozott területekre. Az alacsony aláírású objektumok, például a kis UAV-k (pilóta nélküli légi járművek) észlelésének képessége a kvantumradart a modern védelmi stratégiák alapvető eszközévé teszi.
Rakétavédelmi rendszerek: A kvantumradar döntő szerepet játszhat a rakétavédelmi rendszerekben azáltal, hogy biztosítja a bejövő rakéták korai észlelését és nyomon követését. A rendszer nagy felbontású képességei lehetővé teszik a gyorsan mozgó tárgyak pontos követését, lehetővé téve a pontosabb elfogást.

8.3.4 Kihívások és kilátások

Míg a kvantumradar számos előnnyel jár a védelem és a megfigyelés szempontjából, fejlesztése és telepítése során számos kihívás áll fenn:

Technológiai komplexitás: A kvantumradar fejlesztéséhez fejlett kvantumhardverre van szükség, beleértve az egyfoton-detektorokat és az összefonódott fotonforrásokat. Ezeknek az alkatrészeknek kompaktnak, megbízhatónak és elég robusztusnak kell lenniük ahhoz, hogy valós katonai környezetben használhassák őket. A jelenlegi kvantumradar-prototípusok még kísérleti fázisban vannak, és jelentős mérnöki kihívásokkal kell foglalkozni, mielőtt nagy léptékben telepíthetők lennének.
Költség és méretezhetőség: A kvantumradar-rendszerek fejlesztése és üzembe helyezése költséges a kvantumkomponensek magas költségei miatt. A kvantumradar védelmi rendszerekben való széles körű alkalmazásához a gyártás és a költségcsökkentés fejlesztésére lesz szükség. Mivel azonban a kvantumtechnológiák tovább érnek, a kvantumradar költsége várhatóan csökkenni fog, így hozzáférhetőbbé válik a védelmi alkalmazások számára.
Integráció a meglévő rendszerekkel: Ahhoz, hogy a kvantumradar hatékony legyen a katonai műveletekben, integrálni kell a meglévő radar- és felügyeleti infrastruktúrával. A klasszikus és kvantumradart kombináló hibrid rendszerek nyújthatják a legjobb megoldást, lehetővé téve a zökkenőmentes átmenetet és a fokozott észlelési képességeket.

Következtetés

A kvantumradar készen áll arra, hogy forradalmasítsa a védelmi és felügyeleti rendszereket azáltal, hogy példátlan észlelési képességeket kínál, különösen a lopakodó észlelés és a zajállóság terén. Az alacsony aláírású objektumok észlelésének képessége az összefonódott fotonok zajcsökkentő tulajdonságaival kombinálva egyértelmű előnyt biztosít a kvantumradarnak a katonai alkalmazások klasszikus rendszereivel szemben. Ahogy a technológia tovább fejlődik, a kvantumradar kritikus nemzetbiztonsági eszközzé válik, lehetővé téve a korábban nem észlelhető fenyegetések észlelését.

A következő, 8.4. fejezet: A kvantumképalkotás kilátásai az orvosi diagnosztikában című fejezet azt vizsgálja, hogy a kvantumtechnológiák hogyan alkalmazhatók az orvosi területen, új diagnosztikai eszközöket biztosítva a kvantumérzékelés erejét kihasználó nagy felbontású képalkotó technikákon keresztül.

8.4. fejezet: A kvantumképalkotás távlatai az orvosi diagnosztikában

Bevezetés

A kvantumképalkotás egy gyorsan fejlődő terület, amely ígéretes az orvosi diagnosztika forradalmasítására azáltal, hogy példátlan felbontást és érzékenységet biztosít a képalkotó technológiákban. A klasszikus képalkotó technikákkal ellentétben a kvantum képalkotó rendszerek kihasználják a fény kvantumállapotainak egyedi tulajdonságait, például az összefonódást és a szuperpozíciót, hogy rendkívüli pontossággal észleljék és vizualizálják a biológiai struktúrákat. Az a képesség, hogy akár egyetlen fotont is detektáljon, vagy kihasználja a multifoton kölcsönhatásokat, lehetővé teszi a jobb képalkotást gyenge fényviszonyok között, így a kvantum képalkotás különösen előnyös a betegségek korai stádiumú észleléséhez, a nem invazív diagnosztikához és a nagy pontosságú orvosi képalkotáshoz.

Ez a fejezet feltárja a kvantumképalkotás alapelveit és gyakorlati alkalmazásait az orvosi diagnosztikában, különös tekintettel a klasszikus technikákkal szembeni előnyeire, az alkalmazott kvantumérzékelők és rendszerek típusaira, valamint ennek az átalakító technológiának a jövőbeli irányaira.

8.4.1 A kvantumképalkotás alapelvei

A kvantumképalkotás a kvantummechanikát használja a klasszikus módszereknél jobb felbontású és kontrasztú képek előállításához. A kvantumképalkotás egyik elsődleges elve a kvantum-összefonódás, ahol két vagy több foton összefonódik oly módon, hogy kvantumállapotuk korrelál, függetlenül a köztük lévő távolságtól. Ez lehetővé teszi a rendkívül érzékeny méréseket, lehetővé téve a gyenge jelek észlelését, amelyeket a klasszikus rendszerek esetleg elmulasztanak.

A kvantumképalkotás egyik alapvető technikája a kvantum-továbbfejlesztett fáziskontraszt képalkotás, amely összefonódott fotonokat használ a biológiai szöveteken áthaladó fény fáziseltolódásának észlelésére. A fáziseltolódás információt szolgáltat a szövet belső szerkezetéről, lehetővé téve a részletes képalkotást sejtszinten. A Fisher-információ, a mérésből származó információnyereség mértéke, kvantumrendszerekben fokozódik, lehetővé téve a nagyobb pontosságú képalkotást:

IF=∑1P(x)(∂P(x)∂θ)2I_F = \sum \frac{1}{P(x)} \left( \frac{\partial P(x)}{\partial \theta} \right)^2IF=∑P(x)1(∂θ∂P(x))2

Hol:

IFI_FIF a Fisher információ,
P(x)P(x)P(x) az észlelt jel valószínűségi eloszlása,
θ\thetaθ a becsült paramétert jelöli (pl. fáziseltolódás).

A kvantumképalkotási technikák különösen hatékonyak a fény apró változásainak észlelésében, amelyek akkor fordulnak elő, amikor a fotonok kölcsönhatásba lépnek a biológiai struktúrákkal, és kiváló kontrasztot és felbontást kínálnak a klasszikus képalkotó rendszerekhez képest.

8.4.2 Kvantumszenzorok az orvosi képalkotásban

Egyfoton-detektorok (SPD-k): A kvantumképalkotó rendszerek egyik legfontosabb összetevője az egyfoton-detektor. Az SPD-k képesek az egyes fotonok észlelésére, így ideálisak gyenge fényviszonyok mellett történő képalkotáshoz, ahol a hagyományos detektorok meghibásodnak. Az orvosi diagnosztikában az SPD-k fluoreszcens képalkotásban vagy a biológiai szövetekben gyengén kölcsönható fotonok tanulmányozásakor használhatók.

A fotonok SPD-vel történő detektálásának valószínűségét a kvantumhatékonyság η\etaη szabályozza, amelyet általában a következőképpen határoznak meg:

η=Detektált fotonok számaBeeső fotonok száma\eta = \frac{\text{Detektált fotonok száma}}{\text{Beeső fotonok száma}}η=Beeső fotonok számaDetektált fotonok száma

A nagyobb kvantumhatékonyság jobb érzékelési érzékenységet tesz lehetővé, ami különösen fontos az alacsony fényviszonyokat vagy kis biológiai mintákat tartalmazó képalkotási forgatókönyvek esetében.

Kvantum-összefonódás-érzékelők: A kvantum-összefonódás-érzékelők összefonódott fotonpárokat használnak a biológiai struktúrák nagy pontosságú vizsgálatához. Azáltal, hogy egy fotont küldenek a mintába, és összehasonlítják annak állapotát az összefonódott ikerrel, ezek az érzékelők közvetlen kölcsönhatás nélkül részletes információkat nyerhetnek ki a minta belső tulajdonságairól. Ez csökkenti a szükséges sugárzás mennyiségét, így biztonságosabb alternatívát jelent az érzékeny képalkotó alkalmazásokhoz, például a gyermekgyógyászati diagnosztikához vagy a lágyrészek képalkotásához.

8.4.3 A kvantumképalkotás alkalmazásai az orvosi diagnosztikában

Korai rákfelismerés: A kvantumképalkotás egyik legígéretesebb alkalmazása a rák korai felismerése. A kvantummal továbbfejlesztett képalkotó technikák, mint például a kvantumfázisú mikroszkópia, képesek észlelni a sejtszerkezetekben és szövetekben bekövetkező finom változásokat, amelyek a rák kialakulásának korai szakaszában fordulnak elő. Ez az érzékenységi szint lehetővé teheti a korai diagnózist, javítva a sikeres kezelés esélyeit.

A kvantum-továbbfejlesztett képalkotás használatával az egészségügyi szakemberek észlelhetik a sejtes rendellenességeket, például a sejtek morfológiájának vagy sűrűségének változásait, amelyek rákos átalakulásokra utalnak. A kvantum képalkotás továbbfejlesztett felbontást biztosít, lehetővé téve az orvosok számára, hogy a daganatokat vagy a rendellenes növekedéseket sokkal korábbi szakaszban vizualizálják, mint a hagyományos képalkotó technológiákkal.

Nem invazív képalkotó technikák: A kvantumképalkotás nagy lehetőségeket rejt magában a nem invazív diagnosztikában is. A hagyományos képalkotásban az olyan technikák, mint a röntgen vagy a CT-vizsgálatok, ionizáló sugárzás használatát igénylik, ami kockázatot jelent a betegek számára, különösen ismételt expozíció esetén. A kvantum képalkotás viszont nagy felbontású képeket érhet el minimális sugárzással összefonódott fotonpárok vagy egyfoton-detektorok felhasználásával. Ez biztonságosabbá és alkalmasabbá teszi a kvantumképalkotást a gyakori képalkotást igénylő alkalmazásokhoz, például a krónikus betegségek progressziójának nyomon követéséhez.
Az idegi aktivitás nagy felbontású képalkotása: A kvantumképalkotás neurális képalkotásra is alkalmazható, ami az agy működésének mélyebb megértését kínálja. A kvantumtechnikák lehetővé teszik az idegi aktivitás nagy felbontású képalkotását, lehetővé téve a szinaptikus folyamatok és a neuronális kommunikáció részletes megfigyelését. Ez különösen fontos az olyan neurodegeneratív betegségek megértésében, mint az Alzheimer-kór vagy a Parkinson-kór, ahol az agyi struktúrák korai felismerése és pontos képalkotása kulcsfontosságú.

A kvantumképalkotás használata az idegi válaszok nyomon követésére új betekintést nyújthat abba, hogy a betegségek hogyan befolyásolják az idegpályákat, és segíthet a hatékonyabb kezelések vagy beavatkozások kifejlesztésében.

8.4.4 Kihívások és jövőbeli irányok

Bár a kvantumképalkotás számos előnnyel jár, számos kihívás áll fenn, mielőtt széles körben alkalmazható lenne a klinikai környezetben.

Technológiai és mérnöki kihívások: A kvantum képalkotó rendszerek fejlesztéséhez rendkívül érzékeny berendezésekre van szükség, például egyfoton-detektorokra és összefonódott fotonforrásokra. Ezeket a technológiákat finomítani kell, hogy megbízhatóan működjenek az orvosi környezetben. A kvantumrendszerek klinikai használatra történő méretezéséhez mind a kvantumhardver, mind a szoftver terén előrelépésre van szükség, beleértve a továbbfejlesztett fotongeneráló és detektáló rendszereket.
Integráció a meglévő orvosi képalkotó rendszerekkel: Ahhoz, hogy a kvantumképalkotást kórházakban és klinikákon alkalmazzák, integrálni kell a meglévő orvosi képalkotó infrastruktúrával. A klasszikus és kvantumképalkotó technológiákat ötvöző hibrid rendszerek utat nyithatnak az átmenethez. Például a kvantumérzékelők felhasználhatók az MRI vagy ultrahang gépek felbontásának javítására.
Költség és hozzáférhetőség: A kvantum képalkotó rendszerek fejlesztése és üzembe helyezése jelenleg költséges, ami korlátozza hozzáférhetőségüket. A kvantumtechnológiák fejlődésével és a gyártási költségek csökkenésével azonban a kvantumképalkotás megfizethetőbbé válhat az egészségügyi szolgáltatók számára. Ez lehetővé tenné a technológia szélesebb körű alkalmazását, több beteg számára elérhetővé téve a nagy felbontású, nem invazív diagnosztikát.
Szabályozási és etikai megfontolások: Mint minden új orvosi technológia esetében, a kvantumképalkotást is szigorú tesztelésnek és validálásnak kell alávetni, mielőtt klinikai felhasználásra jóváhagyható. A szabályozó ügynökségeknek szabványokat kell kidolgozniuk a kvantum képalkotó rendszerek biztonságára, hatékonyságára és megbízhatóságára vonatkozóan. Foglalkozni kell etikai megfontolásokkal is, például a korai stádiumú felismerésnek a betegellátásra és a döntéshozatalra gyakorolt hatásával.

Következtetés

A kvantumképalkotás jelentős előrelépést jelent az orvosi diagnosztikában, lehetőséget kínálva a betegségek korábbi, pontosabb kimutatására, a nem invazív képalkotó technikákra és a biológiai struktúrák nagy felbontású elemzésére. Ahogy a kvantumtechnológiák tovább érnek, az egészségügyben való alkalmazásuk átalakíthatja a diagnosztikai képalkotást, ami jobb betegeredményekhez és személyre szabottabb kezelésekhez vezethet.

A következő fejezetekben további kihívásokat fogunk feltárni a kvantumtechnológiák skálázásában az orvosi diagnosztikában és más területeken való széles körű felhasználásra, valamint a kvantumérzékelés, a LiDAR és a kommunikációs technológiák jövőbeli irányait.

9.1. fejezet: Fotonveszteség és jelromlás nagy hatótávolságú érzékelésben

Bevezetés

A kvantum LiDAR és a nagy hatótávolságú érzékelő rendszerek forradalmasítják az olyan területeket, mint a távérzékelés, az autonóm navigáció és a védelem. Azonban, mint minden optikai rendszer esetében, ezeknek a technológiáknak a gyakorlati alkalmazásokban történő alkalmazása során az egyik legfontosabb kihívás a fotonveszteség és a jelromlás. A nagy hatótávolságú kvantumérzékelésben a fotonveszteség egyre jelentősebbé válik, ahogy a forrás és a célpont közötti távolság növekszik. A fotonveszteség leküzdése és a jelromlás mérséklése elengedhetetlen a kvantum LiDAR és a kommunikációs rendszerek pontosságának és megbízhatóságának biztosításához nagy távolságokon.

Ez a fejezet feltárja a fotonvesztés és a jelromlás mögött meghúzódó fizikai jelenségeket, valamint a hatásuk minimalizálására szolgáló stratégiákat. Megvizsgáljuk a fotonveszteség okait, beleértve az abszorpciót, a szórást és a diffrakciót, és olyan matematikai modelleket mutatunk be, amelyek számszerűsítik ezeket a hatásokat. Emellett megvitatják a kvantumjel-zaj arány (SNR) optimalizálásának és a nagy hatótávolságú érzékelő rendszerek robusztusságának növelésére szolgáló módszereket.

9.1.1 A fotonveszteség okai a nagy hatótávolságú érzékelésben

A nagy hatótávolságú kvantumérzékelő rendszerekben a fotonveszteség több tényezőnek tulajdonítható, elsősorban abszorpciónak, szórásnak és diffrakciónak.

Abszorpció: Abszorpció akkor következik be, amikor a fotonokat elnyeli az a közeg, amelyen áthaladnak, például levegő, víz vagy más légköri viszonyok. Mivel a fotonok nagy távolságokat tesznek meg, kölcsönhatásba lépnek a levegőben lévő molekulákkal (pl. vízgőz, CO2_22) és energiát veszítenek. Ezt a veszteséget a Beer törvénye írja le, amely exponenciális bomlást ad az átvitt fotonok számában egy adott távolságon.

I(d)=I0e−αdI(d) = I_0 e^{-\alpha d}I(d)=I0e−αd

Hol:

I(d)I(d)I(d) a fotonjel intenzitása ddd távolság megtétele után,
I0I_0I0 a kezdeti fotonintenzitás,
α\alphaα a táptalaj abszorpciós együtthatója,
ddd a megtett távolság.

Szórás: A szórás akkor következik be, amikor a fotonok eltérnek eredeti útjuktól a részecskékkel való kölcsönhatások vagy a közeg tökéletlenségei miatt. Ez különösen problémás ködös vagy poros környezetben, ahol a levegőben lévő részecskék szétszórhatják a fotonokat. A Rayleigh-szórási modell olyan esetekre vonatkozik, amikor a szórók sokkal kisebbek, mint a fény hullámhossza, például a levegő molekulái, míg a Mie-szórás nagyobb részecskékre, például porra vagy vízcseppekre vonatkozik.

Pscattering=8π33λ4(n2−1n2+2)2P_{\text{scattering}} = \frac{8 \pi^3}{3 \lambda^4} \left( \frac{n^2 - 1}{n^2 + 2} \right)^2Pscattering=3λ48π3(n2+2n2−1)2

Hol:

PscatteringP_{\text{scattering}}A szórás a fotonszórás valószínűsége,
λ\lambdaλ a foton hullámhossza,
nnn a közeg törésmutatója.

Diffrakció: A diffrakció a fotonsugár terjedését jelenti, amikor áthalad egy nyíláson vagy akadályok körül. Ez a hatás a fotonsugár eltérését okozza, csökkentve a célponthoz érkező fotonok koncentrációját. A θD\theta_D θD diffrakciós szög az aaa rekeszmérettel és a fény λ\lambdaλ hullámhosszával függ össze.

θD≈λa\theta_D \approx \frac{\lambda}{a}θD≈aλ

Minél nagyobb a rekesz, annál kisebb a diffrakciós szög, ami segít a fotonsugár nagy távolságokra történő fókuszálásában.

9.1.2 Jelromlás a kvantumérzékelésben

A nagy hatótávolságú kvantumérzékelésben a jelek romlását gyakran a kvantumjel-zaj arány (SNR) csökkenésével mérik. A kvantumzaj, amely olyan forrásokból származik, mint a termikus ingadozások, a fotonlövések zaja és a detektorok hatástalansága, befolyásolja a gyenge jelek nagy távolságokon történő észlelésének képességét. Az SNR-t a következő képlet adja meg:

SNR=PsignalPnoiseSNR = \frac{P_{\text{signal}}}{P_{\text{noise}}}SNR=PnoisePsignal

Ahol PsignalP_{\text{signal}}Psignal a vett jel teljesítménye, PnoiseP_{\text{noise}}Pnoise pedig a zaj ereje.

Az érzékelési tartomány növekedésével a vett jelerősség PsignalP_{\text{signal}}Psignal csökken a fotonvesztés miatt, míg a zajteljesítmény PnoiseP_{\text{noise}}Pzaj állandó maradhat vagy akár növekedhet, ami az SNR csökkenéséhez vezethet. A kvantummal továbbfejlesztett módszerek, mint például a fény összenyomása vagy az összefonódott fotonok használata, segíthetnek javítani az SNR-t azáltal, hogy a zajt a lövési zaj határértéke alá csökkentik.

Ezenkívül a légköri turbulencia miatti lebomlást a Kolmogorov turbulenciaspektrum segítségével modellezzük, amely előrejelzi az optikai hullámfrontok torzulását a légkör törésmutatójának véletlenszerű változásai miatt.

9.1.3 Stratégiák a fotonveszteség csökkentésére

Adaptív optika: Az adaptív optikai (AO) rendszerek dinamikusan korrigálják a légköri turbulencia által okozott hullámfront torzulásokat, javítva a fotondetektálás pontosságát nagy távolságokon. Az AO rendszerek deformálható tükröket vagy folyadékkristályos tömböket használnak a torzulások valós idejű ellensúlyozására.

A deformálható tükröt egy hullámfront érzékelő visszajelzése vezérli, amely elemzi a bejövő hullámfrontot, és beállítja a tükör alakját, hogy kompenzálja az észlelt aberrációkat.

Hullámhossz optimalizálás: A fotonátvitel optimális hullámhosszának kiválasztása segíthet minimalizálni az abszorpciós és szórási veszteségeket. A légköri érzékelésben a hosszabb hullámhosszak (pl. a közeli infravörös tartományban) gyakran kevésbé érzékenyek a szórásra, és a légköri molekulák kevésbé nyelik el őket. A rendszer ezen hullámhosszakon való működésére hangolva a tényleges tartomány jelentősen megnövelhető.
Kvantumismétlő hálózatok: A rendkívül nagy hatótávolságú érzékelést igénylő alkalmazásokhoz, például a kvantumkommunikációhoz vagy az interkontinentális kvantum LiDAR-hoz a kvantumismétlők felhasználhatók a tartomány kiterjesztésére a kvantumjel erősítésével vagy regenerálásával anélkül, hogy összeomlana a kvantumállapota. A kvantumismétlők úgy működnek, hogy összekapcsolják a fotonokat a közbenső csomópontokon, hatékonyan "megismételve" az összefonódást nagyobb távolságokon anélkül, hogy a közvetlen átvitelhez kapcsolódó fotonveszteség lenne.
Összefonódás-segített érzékelés: A kvantum-összefonódás felhasználható a nagy hatótávolságú érzékelő rendszerek érzékenységének növelésére. Az összefonódott fotonpárok közötti nem lokális korrelációk kihasználásával lehetséges információt kinyerni egy összefonódott pár egyik fotonjából, miközben elkerüljük a fotonvesztés hatását a másik fotonra. Ez a technika különösen hasznos olyan forgatókönyvekben, ahol egyetlen foton közvetlen detektálása nehéz a környezeti zaj vagy abszorpció miatt.

9.1.4 Fotonveszteség modellezése kvantumrendszerekben

A fotonvesztés hatása a nagy hatótávolságú kvantum LiDAR-ban kvantumcsatorna-modellekkel modellezhető, amelyek leírják a kvantumállapotok fejlődését, amikor zajos vagy veszteséges csatornán haladnak át. A nyalábosztó modell a fotonveszteség általánosan használt modellje, ahol a fotonok veszteséges közegen keresztüli átvitelét nyalábosztóként kezeljük, amelynek átviteli együtthatója η\etaη:

ρout=ηρin+(1−η)ρvac\rho_{\text{out}} = \eta \rho_{\text{in}} + (1 - \eta) \rho_{\text{vac}}ρout=ηρin+(1−η)ρvac

Hol:

ρout\rho_{\text{out}}ρout a kimeneti állapot sűrűségmátrixa,
ρin\rho_{\text{in}}ρin a bemeneti kvantumállapot,
ρvac\rho_{\text{vac}}ρvac a vákuumállapotot jelöli.

Ez a modell segít számszerűsíteni a fotonveszteség hatását az átvitt kvantumállapot hűségére, és felhasználható a kvantum LiDAR rendszerek tervezésének optimalizálására a nagy hatótávolságú érzékelési alkalmazásokhoz.

Következtetés

A fotonveszteség és a jelromlás jelentős kihívást jelent a nagy hatótávolságú kvantum LiDAR és kvantumkommunikációs rendszerekben. A fotonvesztés mögötti fizikai mechanizmusok megértésével és olyan stratégiák alkalmazásával, mint az adaptív optika, a hullámhossz-optimalizálás és a kvantumismétlők, lehetséges ezeknek a hatásoknak a mérséklése és a kvantumérzékelő rendszerek működési tartományának kiterjesztése.

A következő szakaszokban további technológiai fejlesztéseket és megközelítéseket fogunk megvizsgálni a kvantumrendszerek méretezéséhez, hogy megfeleljenek a valós alkalmazások igényeinek, beleértve a robusztus detektorok tervezését és a sávszélesség-korlátok leküzdését.

9.2. fejezet: Robusztus multifotondetektorok tervezése nagyüzemi használatra

Bevezetés

A robusztus multifoton detektorok fejlesztése kritikus szempont a kvantum LiDAR és kvantumkommunikációs rendszerek gyakorlati, nagyméretű alkalmazásokhoz való méretezéséhez. Ezeknek a detektoroknak nagy érzékenységet, minimális zajt kell mutatniuk, és képesnek kell lenniük több foton egyidejű felbontására, miközben megbízhatóan működnek valós körülmények között. Ahogy nő az igény a nagy hatótávolságú, nagy pontosságú kvantumérzékelés iránt, egyre sürgetőbbé válik a robusztus és hatékony multifoton detektorok iránti igény.

Ebben a fejezetben feltárjuk a multifoton detektálás alapelveit, és megvizsgáljuk ezeknek a rendszereknek a nagyüzemi használatra történő méretezésének kihívásait. Megvitatjuk a kvantumérzékelési alkalmazásokban használt fotondetektorok tervezési követelményeit, és kiemeljük azokat a fejlett technológiákat, amelyek vezető szerepet töltenek be ezen a területen. Végül megvizsgáljuk azokat a mérnöki kompromisszumokat, amelyeket egyensúlyba kell hozni a kereskedelmi és tudományos felhasználásra szánt nagyméretű rendszerek fejlesztésekor.

9.2.1 A multifoton detektálás alapjai

A multifotondetektálás elengedhetetlen az olyan kvantumrendszerekben, amelyek N-fotonkötegeket használnak olyan alkalmazásokhoz, mint a kvantumkulcs-elosztás (QKD), a kvantum LiDAR és a kvantumképalkotás. A multifoton detektor egyik legfontosabb jellemzője, hogy képes pontosan felbontani a fotonok számát egy impulzuson vagy kötegen belül. Ez kulcsfontosságú az olyan rendszerek számára, amelyek fotonstatisztikákra támaszkodnak a célpontra vagy a kommunikációs jelre vonatkozó információk kinyerésére.

A multifotondetektorok legfontosabb mérőszámai:

Kvantumhatékonyság (QE): Az észlelt fotonok aránya a beeső fotonok számához. A magas mennyiségi lazítás elengedhetetlen annak biztosításához, hogy a lehető legtöbb fotont észleljék, különösen gyenge jelű forgatókönyvek esetén.
Dark count rate (DCR): Az a sebesség, amellyel a detektor hamis eseményeket regisztrál (észlelések, amikor nincsenek fotonok). Az alacsony DCR kritikus fontosságú a kvantumrendszerek zajának csökkentéséhez.
Időfelbontás: A detektor azon képessége, hogy megkülönböztesse az időben egymáshoz közel érkező fotonokat. A nagy időfelbontás lehetővé teszi a fotonok pontos időzítését, ami fontos az olyan alkalmazásokban, mint a LiDAR, ahol a repülési idő mérése kritikus fontosságú.
Fotonszám felbontás: Az a képesség, hogy megkülönböztessük a különböző számú fotonokat egy impulzusban, ami elengedhetetlen az N-foton kötegelési alkalmazásokhoz.

9.2.2. Fotonszám-feloldó detektorok (PNRD-k)

A fotonszám-feloldó detektorok (PNRD-k) a multifotondetektálási technológia élvonalában vannak. A hagyományos detektorokkal ellentétben, amelyek csak a fotonok jelenlétét vagy hiányát határozzák meg, a PNRD-k képesek feloldani az impulzusban lévő fotonok pontos számát. Ez a képesség elengedhetetlen az olyan kvantumrendszerek számára, amelyek a fotonállapotok pontos manipulálására támaszkodnak.

A PNRD-k számos technológián alapulnak, többek között:

Szupravezető nanohuzal egyfoton detektorok (SNSPD-k): Az SNSPD-k az egyfoton-detektálás egyik vezető technológiájává váltak magas kvantumhatékonyságuk és alacsony sötétszámuk miatt. Úgy működnek, hogy egy szupravezető nanohuzalt közel abszolút nulla hőmérsékletre hűtenek, ahol egyetlen beeső foton lokalizált fázisátmenetet okozhat, mérhető jelet generálva. Az SNSPD-k kiterjeszthetők több foton felbontására huzaltömbök használatával, amelyek mindegyike bizonyos számú fotonra érzékeny.

A kimutatási valószínűség képlete:

P(n)=QEn×(1−QE)N−nP(n) = QE^n \times (1 - QE)^{N - n}P(n)=QEn×(1−QE)N−n

Hol:

P(n)P(n)P(n) az nnn fotonok NNN-ből történő kimutatásának valószínűsége,
A QEQEQE a detektor kvantumhatékonysága.

Transition Edge Sensors (TES): A TES detektorok kihasználják a szupravezető anyagban az átmeneti hőmérséklet közelében bekövetkező éles ellenállásváltozást. Amikor egy foton beütközik a TES-be, kis hőmérséklet-emelkedést okoz, ami mérhető változást eredményez az ellenállásban. A TES detektorok rendkívül érzékenyek, és nagy pontossággal képesek megkülönböztetni több fotoneseményt, így ideálisak az N-fotonkötegek detektálására.
Lavina fotodiódák (APD-k): Az APD-k félvezető alapú detektorok, amelyek felerősítik a foton által generált jelet a lavinaszorzás néven ismert folyamat során. Míg a hagyományos APD-k nem oldják fel a fotonszámokat, az olyan módosítások, mint a Geiger-módú tömbök, lehetővé teszik az APD-k számára, hogy több fotont érzékeljenek a bejövő fény külön csatornákra osztásával.

9.2.3 A multifoton detektorok skálázásának kihívásai

A multifotondetektorok méretezése nagyszabású alkalmazásokhoz számos mérnöki kihívást jelent:

Detektor mérete és méretezhetősége: A nagyméretű kvantumrendszerek kezeléséhez a detektoroknak a teljesítmény feláldozása nélkül méretezhetőnek kell lenniük. Az egyik legfontosabb kihívás a magas kvantumhatékonyság és az alacsony zajszint fenntartása, miközben növeljük a detektor területét vagy a detektortömbökben lévő pixelek számát.
Környezeti érzékenység: Számos fejlett multifoton detektor, például az SNSPD és a TES, kriogén hőmérsékletet igényel a hatékony működéshez. Ezeknek a rendszereknek a széles körű használatra történő méretezéséhez innovatív hűtési megoldásokra és robusztus csomagolásra van szükség a teljesítmény nem laboratóriumi környezetben történő fenntartásához.
Integráció a meglévő infrastruktúrával: A kvantumrendszereknek gyakran integrálódniuk kell a klasszikus érzékelési vagy kommunikációs infrastruktúrákkal. A széles körű telepítéshez elengedhetetlen olyan érzékelők kifejlesztése, amelyek zökkenőmentesen kapcsolódnak a meglévő rendszerekhez – legyen szó autonóm járművekről, műholdakról vagy kommunikációs hálózatokról. Ez magában foglalja azt is, hogy az érzékelőknek robusztusnak kell lenniük a környezeti zajokkal, a hőmérséklet-ingadozásokkal és a mechanikai rezgésekkel szemben.
Költség és gyártás: A fejlett fotondetektorok, különösen a szupravezető technológiák, költségesek és nehezen gyárthatók nagy méretekben. Az anyagköltségek csökkentése, a gyártási folyamatok egyszerűsítése és a gyártási hozamok javítása kritikus lépések a kvantumérzékelési technológiák kereskedelmi életképességének megteremtésében.

9.2.4 Mérnöki megoldások robusztus detektorokhoz

E kihívások leküzdésére számos mérnöki megoldást javasoltak:

Kriohűtők nagyszabású SNSPD telepítéshez: Az SNSPD-k hatékony működéséhez kriogén hűtésre van szükség. Széles körű alkalmazásuk lehetővé tétele érdekében zárt ciklusú kriohűtőket fejlesztettek ki, amelyek képesek fenntartani a szükséges hőmérsékletet anélkül, hogy terjedelmes és drága folyékony héliumrendszerekre lenne szükség. Ezek a kriohűtők kompaktak, és integrálhatók az autonóm járművek, műholdak és más, robusztus, hosszú távú működést igénylő alkalmazások rendszereibe.
On-Chip integráció: A fotondetektorok kvantumfeldolgozó egységekkel (QPU) való egylapkás integrációja ígéretes út a széles körű felhasználáshoz. A detektorok közvetlenül a félvezető chipekre történő integrálásával csökkenthető a rendszer teljes mérete és javítható a teljesítmény a fotonok különböző komponensek közötti átvitele során fellépő veszteségek minimalizálásával.
Fotonikus integrált áramkörök (PIC-k): A PIC-ek skálázható megoldást jelentenek a kvantumdetektorok más kvantumkomponensekkel, például nyalábelosztókkal, fázisváltókkal és modulátorokkal való integrálására. Ez a megközelítés kompakt, robusztus rendszereket tesz lehetővé, amelyek a félvezetőiparban használt technikákhoz hasonló technikákkal gyárthatók.

9.2.5 Példakód: A fotondetektálás hatékonyságának szimulációja

Az alábbiakban egy egyszerű Python szimuláció látható a numpy könyvtár használatával, amely egy fotondetektor kvantumhatékonyságát modellezi több foton detektálásában.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Paraméterek meghatározása

quantum_efficiency = 0,85

n_photons = np.arange(0, 10) # Fotonok száma

prob_detection = []

# Számítsa ki az egyes fotonszámok észlelési valószínűségét

n esetében n_photons-ben:

p = quantum_efficiency ** n * (1 - quantum_efficiency) ** (10 - n)

prob_detection.Hozzáfűzés(p)

# Az eredmények ábrázolása

plt.plot(n_photons; prob_detection; marker='o')

plt.title('Fotondetektálási valószínűség vs. fotonok száma')

plt.xlabel('Fotonok száma')

plt.ylabel('Észlelési valószínűség')

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a kód szimulálja a kvantumdetektor észlelési valószínűségét a különböző számú beeső foton kvantumhatékonysága alapján. Alapvető vizuális ábrázolást nyújt arról, hogy a kvantumhatékonyság hogyan befolyásolja egy adott számú foton észlelésének valószínűségét.

Következtetés

A kvantum multifoton detektorok méretezése széles körű felhasználásra sokrétű kihívás, amely előrelépést igényel az anyagtudomány, a kriogenika és a fotonikus integráció terén. A környezeti érzékenységgel, skálázhatósággal és költségekkel kapcsolatos problémák megoldásával a kvantum multifoton detektorok valós alkalmazásokban telepíthetők az autonóm navigációtól a biztonságos kommunikációig.

A jövőbeli fejlesztések valószínűleg a fotonszám felbontásának további javítására, a detektor robusztusságának javítására összpontosítanak mostoha környezetben, és csökkentik a gyártási költségeket. Ezeknek a detektoroknak a folyamatos fejlődése kulcsfontosságú a kvantumérzékelési technológiákban rejlő lehetőségek teljes körű kiaknázásához a nagyszabású kereskedelmi és tudományos alkalmazásokban.

9.3. fejezet: A sávszélesség és az energiaellátás korlátainak leküzdése kvantumhálózatokban

Bevezetés

A biztonságos és nagy hatékonyságú kommunikációs rendszerekhez tervezett kvantumhálózatok egyedi kihívásokkal szembesülnek a nagyméretű alkalmazások méretezése során. A két kritikus kihívás a sávszélesség és az áramellátás korlátozása. Ahogy a kvantumkommunikáció egyre összetettebbé válik, az adatok puszta mennyisége és a nagy távolságokon keresztüli nagy pontosság fenntartásának szükségessége jelentős sávszélesség- és teljesítménykorlátokat jelent. Ebben a fejezetben olyan stratégiákat vizsgálunk meg, amelyek leküzdik ezeket a korlátokat, a kvantumismétlők, az energiahatékony kvantumeszközök és a sávszélesség-felhasználást optimalizáló innovatív kódolási sémák fejlesztéseire támaszkodva.

9.3.1. Sávszélesség-korlátozások kvantumhálózatokban

A kvantumkommunikációs rendszerek az információ kvantumállapotokban történő kódolására támaszkodnak, jellemzően optikai szálon vagy szabad térbeli csatornákon továbbított fotonok formájában. Ezek a rendszerek, bár rendkívül biztonságosak, sávszélesség-korlátozásokkal rendelkeznek, amelyeket számos tényező befolyásolhat:

Kvantumcsatorna-kapacitás: A kvantumcsatorna kapacitását korlátozza a kvantumállapotok koherenciaideje és az a sebesség, amellyel jelentős romlás nélkül továbbíthatók. A klasszikus rendszerekben a sávszélesség növelhető a jel-zaj arány növelésével, de a kvantumrendszerek szigorúbb korlátokkal rendelkeznek a kvantumkoherencia megőrzésének szükségessége miatt.
Fotonveszteség és zaj: A kvantumcsomópontok közötti távolság növekedésével a száloptikában történő abszorpció vagy a szabad térben történő szórás miatt bekövetkező fotonveszteség jelentőssé válik. Ezenkívül a környezeti zaj és a termikus ingadozások olyan hibákat vezetnek be, amelyek csökkentik a rendszer tényleges sávszélességét.
Korlátozott detektorsebesség: A kvantumfotondetektorok sebessége szintén korlátozza a sávszélességet. Még a legfejlettebb fotondetektorok, például a szupravezető nanohuzalos egyfoton-detektorok (SNSPD-k) is rendelkeznek felső határral arra vonatkozóan, hogy milyen gyorsan regisztrálhatják a bejövő fotoneseményeket.

A kvantumkapacitás egyenlete:

Egy csatorna kvantumkapacitásának elméleti felső határa a Holevo-Schumacher-Westmoreland (HSW) tétellel írható le:

CQ≤χ(ρ)=S(ρ)−∑ipiS(ρi)C_Q \leq \chi(\rho) = S(\rho) - \sum_i p_i S(\rho_i)CQ≤χ(ρ)=S(ρ)−i∑piS(ρi)

Hol:

CQC_QCQ a kvantumkapacitás,
χ(ρ)\chi(\rho)χ(ρ) a kvantumegyüttes Holevo-információja,
S(ρ)S(\rho)S(ρ) a ρ\rhoρ sűrűségmátrix Neumann-entrópiája,
pip_ipi az i-edik ρi\rho_i ρi állapot valószínűsége.

Ez a képlet azt mutatja, hogy a sávszélesség alapvetően a rendszer kvantumkapacitásához kötődik, és a kapacitás optimalizálására szolgáló módszerek kulcsfontosságúak a korlátok leküzdéséhez.

9.3.2 Stratégiák a sávszélesség korlátainak leküzdésére

A kvantumhálózatok hatékony sávszélességének növelésére számos stratégia alkalmazható:

Kvantumismétlő hálózatok: A kvantumismétlők olyan eszközök, amelyek kiterjesztik a kvantumkommunikáció tartományát azáltal, hogy nagy távolságokat rövidebb szegmensekre bontanak, lehetővé téve a hibajavítást és a kvantumállapotok újbóli összefonódását. Az ismétlő csomópontok csökkentik a fotonveszteséget, és nagyobb adatátviteli sebességet tesznek lehetővé nagy távolságokon.

Alapszintű kvantumjelismétlő architektúra:

Összefonódás generálása: A kvantumismétlők két távoli csomópont közötti összefonódást hoznak létre.
Összefonódáscsere: A köztes csomópontok összefonódás-cserét hajtanak végre, kiterjesztve az összefonódást a teljes kommunikációs távolságra.
Hibajavítás: A kvantumhiba-javítási protokollok minden csomóponton korrigálják a veszteséget és a zajt, mielőtt a következő szegmensbe belegabalyodnak.

Idő és frekvencia multiplexelés: A sávszélesség maximalizálása érdekében a kvantumrendszerek idősávos kódolást és frekvenciarekesz-kódolást alkalmazhatnak, ahol az információ különböző időintervallumokba vagy frekvenciacsatornákba van kódolva. Ez lehetővé teszi több kvantumjel párhuzamos továbbítását interferencia nélkül.

A multiplexelési kapacitás képlete:

Ctotal=Nchannels×CchannelC_{\text{total}} = N_{\text{channels}} \times C_{\text{channel}}Ctotal=Nchannels×Cchannel

Hol:

CtotalC_{\text{total}}Ctotal a rendszer teljes kapacitása,
NchannelsN_{\text{channels}}Nchannels az elérhető csatornák száma,
CchannelC_{\text{channel}}Cchannel az egyes csatornák kapacitása.

Sűrű hullámhosszosztásos multiplexelés (DWDM): A klasszikus száloptikából kölcsönzött DWDM technikák lehetővé teszik a kvantumhálózatok számára, hogy az optikai spektrumot több keskeny sávra osztják. Minden sáv független kvantumjeleket képes hordozni, ezáltal növelve az általános sávszélességet. A kvantumrendszerek esetében ez megköveteli a foton hullámhosszainak pontos szabályozását és a különböző spektrális csatornák közötti koherencia fenntartását.
Hibrid klasszikus-kvantumrendszerek: Bizonyos esetekben a kvantumhálózatok klasszikus adatkapcsolatokkal bővíthetők bizonyos típusú forgalom tehermentesítése érdekében, kvantumcsatornákat fenntartva a biztonság szempontjából kritikus vagy rendkívül bizalmas adatok számára. Ez a hibrid megközelítés hatékonyabb sávszélesség-felhasználást tesz lehetővé a kvantum- és klasszikus forgalom kiegyensúlyozásával a rendszer egyedi igényei alapján.

9.3.3. Energiahatékonyság kvantumhálózatokban

Bár a kvantumhálózatok nagy biztonságot nyújtanak, energiaigényesek lehetnek, különösen kriogén detektorok, kvantumismétlők és távolsági üvegszálas hálózatok alkalmazása esetén. Az energiahatékonyság kritikus fontosságú annak biztosításához, hogy ezek a rendszerek méretezhetők legyenek globális használatra.

Energiahatékony fotonforrások: Az energiahatékony egyfotonforrások, például a gyémánt kvantumpontok és színközpontok fejlesztése csökkenti a kvantumhálózatok teljes energiafogyasztását. Ezeket a forrásokat úgy tervezték, hogy igény szerint bocsássanak ki fotonokat minimális áramfelvétellel, gyakran szobahőmérsékleten működve.
Kriogén teljesítményoptimalizálás: Az olyan kvantumtechnológiák, mint az SNSPD-k és az átmeneti élérzékelők (TES) hatékony működéséhez kriogén környezetekre van szükség. Ezeknek a hűtőrendszereknek az energiafogyasztásának optimalizálása – a zárt ciklusú kriohűtők innovációja révén – drasztikusan csökkentheti a nagyméretű kvantumrendszerek üzemeltetési költségeit és energiaigényét.

A kriogén hűtés energiamodellje: A kriogén hőmérséklet fenntartásához szükséges teljesítmény arányos a hűtőterheléssel és a kriohűtő hatékonyságával:

Pcryogenics=QloadCOPcoolerP_{\text{cryogenics}} = \frac{Q_{\text{load}}}{COP_{\text{cooler}}}Pcryogenics=COPcoolerQload

Hol:

PcryogenicsP_{\text{cryogenics}}A pcryogenics a teljes energiafogyasztás,
QloadQ_{\text{load}}Qload a rendszer hőterhelése,
COPcoolerCOP_{\text{cooler}}COPcooler a kriohűtő teljesítmény-együtthatója.

Kis fogyasztású kvantumismétlők: A kvantumismétlők általában energiát igényelnek az összefonódás generálásához, a kvantumhiba-javításhoz és a csomópontok közötti klasszikus kommunikációhoz. A szilárdtest-technológiákra támaszkodó, kis teljesítményű kvantumismétlők, például a gyémántban lévő nitrogén-vakanciaközpontok fejlesztése csökkentheti a nagyméretű kvantumhálózatok teljes energiafogyasztását.
Elosztott kvantum-számítástechnika: Azokban az esetekben, amikor a kvantumkommunikáció egy szélesebb kvantum-számítástechnikai keretrendszer része, a számítási feladatok kisebb kvantumprocesszorok hálózatán való elosztása csökkenti a központosított energiaigényes kvantumszámítógépek szükségességét. A hálózat minden csomópontja kezeli a számítás egy részét, csökkentve mind a sávszélességet, mind az energiaigényt.

9.3.4 Példa: Python szimuláció sávszélesség-kihasználáshoz kvantumhálózatban

Az alábbiakban egy Python-kódrészlet látható, amely szimulálja a több csatorna (multiplexelésen keresztüli) használatának hatását a kvantumhálózat sávszélesség-kihasználtságának javítása érdekében.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Paraméterek meghatározása

csatornák = np.arange(1, 101, 1) # 1-100 csatorna

capacity_per_channel = 10 # Tegyük fel, hogy minden csatorna kapacitása 10 qubit/s

# Számítsa ki a teljes kapacitást multiplexeléssel

total_capacity = csatornák * capacity_per_channel

# Az eredmények ábrázolása

PLT.PLOT(csatornák; total_capacity; jelölő='o')

plt.title('Teljes sávszélesség vs csatornák száma (multiplexelés)')

plt.xlabel('Csatornák száma')

plt.ylabel('Teljes sávszélesség (qubit/mp)')

plt.grid(Igaz)

plt.show()

Ez a szimuláció bemutatja, hogyan növelheti további csatornák multiplexeléssel történő hozzáadása a kvantumhálózat teljes sávszélességét. A csatornánkénti kapacitást állandónak feltételezzük, és az eredmények a sávszélesség lineáris növekedését mutatják több csatorna hozzáadásával.

9.3.5 A sávszélesség és az energiaellátás korlátainak leküzdésére vonatkozó jövőbeli irányok

A kvantumhálózatok jövője a sávszélesség és az energiahatékonyság folyamatos fejlődésén fog múlni. Néhány a legfontosabb irányok közül:

Kvantumfotonikus integrált áramkörök (QPIC-ek): A QPIC-ek több kvantumkomponenst – például fotonforrásokat, modulátorokat és detektorokat – integrálnak egyetlen chipbe. Ez a megközelítés jelentősen csökkenti az energiafogyasztást, miközben lehetővé teszi a nagy sávszélességű kommunikációt.
Új generációs kvantumismétlők: A kvantumismétlőkkel kapcsolatos folyamatban lévő kutatások az összefonódás-generálás arányának növelésére és a csere-összefonódások hibaarányának csökkentésére összpontosítanak. A jövő kvantumismétlőit alacsony energiafogyasztásra optimalizálják, miközben támogatják a nagy sávszélességű kommunikációt nagy távolságokon.
Kvantumoptikai erősítők: A kvantumoptikai erősítők, amelyeket úgy terveztek, hogy zaj bevezetése nélkül fokozzák a kvantumjeleket, kritikus szerepet játszanak a távolsági kommunikáció sávszélesség- és teljesítménykorlátainak leküzdésében. Ezek az erősítők segítenek kiterjeszteni a kvantumhálózatok tartományát, miközben minimalizálják az energiafogyasztást.

Következtetés

A sávszélesség- és energiakorlátok leküzdése kritikus fontosságú a kvantumhálózatok globális kvantumkommunikációs rendszerek támogatásához való méretezéséhez. Az olyan technikák, mint a kvantumismétlők, a multiplexelés, a kriogén teljesítményoptimalizálás és a hibrid rendszerek alapvető stratégiák mind a sávszélesség, mind az energiahatékonyság növeléséhez. E technológiák további finomításával a kvantumhálózatok skálázhatóbbá és praktikusabbá válnak a valós alkalmazások számára, a biztonságos kommunikációtól az elosztott kvantum-számítástechnikáig.

A kvantumismétlők, a kriogenika és a multiplexelés kutatásának fejlődésével a kvantumhálózatok a jövő technológiáinak létfontosságú infrastruktúrájává válnak, és folyamatos optimalizálást igényelnek a sávszélesség, a teljesítmény és a biztonság közötti kompromisszumok kiegyensúlyozása érdekében.

9.4. fejezet: A kvantumkulcs-elosztás és a biztonságos hálózatok skálázása

Bevezetés

A kvantumkulcs-elosztás (QKD) a biztonságos kommunikáció forradalmi megközelítése, amely a kvantummechanika alapelveit kihasználva biztosítja a kriptográfiai kulcsok felek közötti biztonságos cseréjét. Míg a QKD rendszerek ígéretesnek bizonyultak a kis méretű, rövid távú alkalmazásokban, ezeknek a rendszereknek a nagyszabású, nagy távolságú hálózatokra való méretezése jelentős kihívásokat jelent. Ez a fejezet azokat a technológiai, működési és elméleti stratégiákat tárja fel, amelyek a QKD globális biztonságos hálózatokhoz való méretezéséhez szükségesek, robusztus biztonságot biztosítva a változó fenyegetésekkel szemben, miközben fenntartják a hatékonyságot a valós alkalmazásokban.

9.4.1 A kvantumkulcs-elosztás alapelvei

A QKD biztosítja, hogy a két fél közötti kommunikáció lehallgatására irányuló kísérletek észlelhetők legyenek. A leggyakoribb QKD protokoll a BB84, amely egyetlen foton továbbítására támaszkodik különböző kvantumállapotokban. Ezeket a fotonokat egy megosztott véletlenszerű titkos kulcs létrehozására használják, amelyet később az üzenetek titkosítására és visszafejtésére lehet használni.

A BB84 protokoll:

Kulcscsere: A küldő (Alice) fotonokat küld egy vevőnek (Bob), mindegyik véletlenszerűen polarizálódik a két bázis egyikében: egyenes vonalú (0 ° vagy 90 °) vagy átlós (45 ° vagy 135 °).
Mérés: Bob véletlenszerűen választ mérési alapot minden kapott fotonhoz.
Az átvitel után Alice és Bob nyilvánosan összehasonlítják az egyes fotonokhoz használt bázisokat anélkül, hogy felfednék a tényleges polarizációs állapotokat. Csak azokat a kulcsrészeket tartják meg, ahol mindkettő ugyanazt az alapot használta.
Hibaészlelés: Alice és Bob nyilvánosan összehasonlítják a fennmaradó kulcsbitek egy részhalmazát, hogy észleljék a lehallgatást. Ha a hibaarány egy küszöbérték alatt van, feltételezik, hogy a kommunikáció biztonságos volt.

Matematikailag a QKD biztonsága a klónozás nélküli tételen és Heisenberg határozatlansági elvén alapul:

⟨ψ∣ψ′⟩=0\langle \psi | \psi' \rangle = 0⟨ψ∣ψ′⟩=0

Ahol ∣ψ⟩|\psi\rangle∣ψ⟩ és ∣ψ′⟩|\psi'\rangle∣ψ′⟩ jelöli a két továbbított kvantumállapotot. Az állapotok mérésére vagy klónozására tett bármilyen kísérlet észlelhető hibákat eredményez.

9.4.2 A QKD hálózatok méretezésének kihívásai

Ahhoz, hogy a QKD-t a kis, pont-pont hálózatokon túlra is kiterjesszék, számos kulcsfontosságú kihívással kell foglalkozni:

Távolsági korlátozások: A QKD rendszereket korlátozza a fotonveszteség nagy távolságokon, különösen az optikai szálakban, ahol csillapítás történik. Ez a közvetlen QKD kapcsolatok hatótávolságát körülbelül 100-200 kilométerre korlátozza ismétlők nélkül.
Kulcssebesség hatékonysága: A távolság növekedésével a biztonságos kulcsok generálásának sebessége (kulcssebesség) exponenciálisan csökken a fotonvesztés és a hibaarány miatt. A skálázáshoz javítani kell a kulcssebesség hatékonyságát a biztonságos kommunikáció fenntartása érdekében nagy távolságokon.
Interoperabilitás a különböző kvantumcsomópontok között: Ahogy egyre több kvantumcsomópont kerül a hálózatba, egyre nagyobb kihívást jelent annak biztosítása, hogy hatékonyan kommunikáljanak egymással, különösen különböző hardverek és protokollok használata esetén.
Hálózati összetettség: A pont-pont QKD-ről a nagy, több csomópontos hálózatokra való skálázás további bonyolultságot eredményez, és robusztus hálózati protokollokat igényel az útválasztáshoz, hitelesítéshez és hibajavításhoz az elosztott rendszerekben.

9.4.3 Kvantum repeaterek a QKD tartomány kiterjesztésére

Az egyik legígéretesebb megoldás a QKD távolságkorlátainak leküzdésére a kvantumismétlők használata. Ezek az eszközök lehetővé teszik a kvantum-összefonódás nagy távolságokra történő elosztását, lehetővé téve a QKD hálózatok több száz vagy akár több ezer kilométeres működését.

Quantum Repeater architektúra:

A kvantumismétlők köztes csomópontok sorozatán alapulnak, amelyek összefonódás-cserét és hibajavítást végeznek. A folyamat a következőképpen írható le:

Összefonódás generálása: Két összefonódott fotonpár jön létre a szomszédos csomópontok között.
Összefonódáscsere: Minden párból egy foton kvantumállapotát mérik a közbenső csomóponton. Ez a mérés kiterjeszti az összefonódást a két távoli csomópontra.
Hibajavítás és -tisztítás: A kvantumállapot megtisztul, hogy csökkentse a fotonveszteség és a zaj okozta hibákat, mielőtt a folyamat megismétlődik a következő szegmensben.

Példa összefonódáscsere-képletre:

∣ψAB⟩=12(∣00⟩+∣11⟩),∣ψBC⟩=12(∣00⟩+∣11⟩)|\psi_{\text{AB}}\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}} \left( |00\rangle + |11\rangle \right), \quad |\psi_{\text{BC}}\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}} \left( |00\rangle + |11\rangle \right)∣ψAB⟩=21(∣00⟩+∣11⟩),∣ψBC⟩=21(∣00⟩+∣11⟩)

A B csomóponton végzett Bell-állapot mérés után összefonódás jön létre az A és C csomópontok között.

9.4.4. Hálózati topológiák QKD-hez

Mivel a QKD az egyszerű pont-pont kapcsolatoktól a nagyméretű hálózatokig skálázódik, a megfelelő hálózati topológia kiválasztása döntő fontosságú a hatékonyság és a biztonság szempontjából. A QKD leggyakoribb hálózati topológiái a következők:

Csillag topológia: Egy központi csomópont (hub) több távoli csomóponthoz kapcsolódik. Bár egyszerű, ez a topológia megköveteli, hogy a központ kezelje az összes kommunikációt, ami szűk keresztmetszetet jelenthet.
Háló topológia: A hálózat minden csomópontja több más csomóponthoz csatlakozik, ami redundanciát és jobb robusztusságot biztosít. Ez azonban növeli az útválasztás és a kulcskezelés összetettségét.
Gyűrű topológia: A csomópontok körkörös módon kapcsolódnak egymáshoz, az adatok mindkét irányban haladnak a gyűrű körül. Ez a topológia egyensúlyt biztosít az összetettség és a hatékonyság között, beépített redundanciával a hibatűrés érdekében.

Kulcselosztás hálóhálózatokban:

A hálótopológiában a kvantum-összefonódás több útvonalon is elosztható a robusztusság és a hatékonyság növelése érdekében. A hálóhálózat teljes biztonságos kulcsgenerálási sebessége olyan technikákkal optimalizálható, mint a többutas útválasztás és a kvantum multiplexelés.

9.4.5. A kulcssebesség és a biztonság optimalizálása nagyméretű hálózatokban

A QKD hálózatok méretezéséhez kritikus fontosságú mind a kulcsgenerálási arány, mind a rendszer általános biztonságának optimalizálása. Ennek elérése érdekében számos stratégiát alkalmaznak:

Speciális hibajavítási protokollok: A kvantum hibajavító protokollok szükségesek a kulcscsere során előforduló hibák észleléséhez és kijavításához, különösen nagy távolságokon. Az egyik ilyen protokoll a Shor hibajavító kódja, amely redundanciát használ a bit-flip és phase-flip hibák elleni védelemhez.
Multiplexelési technikák: A klasszikus kommunikációhoz hasonlóan a QKD-ben a multiplexelés növelheti a kulcsgenerálási sebességet azáltal, hogy lehetővé teszi több kvantumcsatorna párhuzamos használatát. A Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM) egy olyan technika, amely lehetővé teszi több QKD csatorna küldését egyetlen optikai szálon keresztül, jelentősen növelve az általános kulcssebességet.
Hitelesítés és megbízhatóság: Bár a QKD biztosítja a kulcscsere biztonságát, a kvantumcsomópontok közötti hitelesítés továbbra is szükséges a közbeékelődéses támadások megelőzéséhez. A skálázható QKD hálózatoknak robusztus hitelesítési protokollokat kell tartalmazniuk, amelyek klasszikus kriptográfián vagy kvantum digitális aláírásokon alapulnak.

9.4.6. Hibrid klasszikus-kvantumhálózatok

A QKD hálózatok méretezésének gyakorlati megközelítése a klasszikus és kvantumkommunikációs rendszerek integrálása. Ezekben a hibrid hálózatokban kvantumcsatornákat használnak a titkosítási kulcsok biztonságos cseréjére, míg a klasszikus csatornák nagy mennyiségű adatátvitelt kezelnek. Ez a munkamegosztás lehetővé teszi a kvantumerőforrások hatékony felhasználását, miközben kihasználja a klasszikus hálózatok nagy áteresztőképességét.

Hibrid hálózati architektúra:

Quantum Channel: A QKD-n keresztüli biztonságos kulcscseréhez használatos.
Klasszikus csatorna: Titkosított adatátvitelre használják, kihasználva a QKD által generált kulcsokat.

Ez az architektúra nagy távolságú, biztonságos kommunikációt tesz lehetővé anélkül, hogy teljes körű kvantuminfrastruktúrára lenne szükség a hálózat minden aspektusához.

9.4.7. Példa Python kódra a QKD méretezhetőségének szimulálására

A következő Python-kód szimulálja a kulcsgenerálási sebességet egy QKD-hálózatban a csomópontok számának és a köztük lévő távolságoknak a függvényében. A szimuláció figyelembe veszi a fotonveszteséget és a hibaarányokat a hálózatban.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Paraméterek meghatározása

distance_between_nodes = np.linspace(10, 1000, 100) # Távolság km-ben

photon_loss_per_km = 0,2 # Fotonveszteség kilométerenként

key_rate = 1000 # Kulcsgenerálási sebesség bit/másodpercben

# Számítsa ki a kulcsgenerálási sebességet fotonveszteséggel

key_rate_with_loss = key_rate * np.exp(-photon_loss_per_km * distance_between_nodes)

# Az eredmények ábrázolása

plt.plot(distance_between_nodes, key_rate_with_loss, label='Kulcssebesség fotonveszteséggel')

plt.title('Kulcsgenerálási arány a QKD hálózatban')

plt.xlabel('Csomópontok közötti távolság (km)')

plt.ylabel('Kulcsgenerálási sebesség (bit/mp)')

plt.grid(Igaz)

plt.legend()

plt.show()

Ez a kód szimulálja, hogyan csökken a kulcsgenerálási arány a csomópontok közötti távolság növekedésével, szemléltetve a QKD nagy távolságokra való skálázásának kihívását. Ahogy a fotonveszteség felhalmozódik, a biztonságos kulcssebesség csökken, így az ismétlők és a multiplexelés használata elengedhetetlen a hálózati teljesítmény fenntartásához.

Következtetés

A kvantumkulcs-elosztás és a biztonságos hálózatok skálázása kritikus kihívást jelent a kvantumkommunikáció jövője szempontjából. Az olyan technikák, mint a kvantumismétlők, a fejlett hálózati topológiák, a hibajavítás és a hibrid klasszikus-kvantumhálózatok elengedhetetlenek a nagy léptékű kvantumhálózatokhoz kapcsolódó távolsági, hatékonysági és biztonsági kihívások leküzdéséhez. Ahogy a kvantumtechnológiák tovább fejlődnek, ezek a stratégiák lehetővé teszik olyan robusztus, méretezhető és biztonságos globális kommunikációs rendszerek telepítését, amelyek kihasználják a kvantummechanika egyedi tulajdonságait a fokozott adatvédelem és biztonság érdekében.

10.1. fejezet: Út a kvantum felsőbbrendűséghez az érzékelésben

Bevezetés

A kvantumfölény arra a pontra utal, amikor a kvantumszámítógépek vagy a kvantumérzékelő technológiák bizonyos feladatokban felülmúlják klasszikus megfelelőiket. A kvantumérzékelés kontextusában ez a felsőbbrendűség átmenetet jelentene a klasszikus rendszerekről, mint például a hagyományos LiDAR és radar, a kvantum-továbbfejlesztett érzékelők felé, amelyek példátlan pontosságot, hatékonyságot és pontosságot biztosítanak a környezetből származó információk észlelésében és értelmezésében.

Ez a fejezet feltárja az érzékelés kvantumfölénye felé vezető utat, megvitatva a jelenlegi áttöréseket, a legfontosabb kihívásokat és a jövőbeli irányokat, amelyek formálják a kvantummal továbbfejlesztett érzékelési technológiák tájképét. Ahogy a kvantum-számítástechnika és a kvantumoptika tovább fejlődik, olyan kvantumérzékelő rendszerek létrehozásához közelednek, amelyek átalakító változásokat ígérnek az autonóm navigációtól az egészségügyig terjedő iparágakban.

10.1.1. Kvantumelőny az érzékelésben: a mérföldkő meghatározása

Mielőtt a kvantum felsőbbrendűsége az érzékelésben teljes mértékben megvalósulhatna, a kutatók a kvantumelőny elérésére összpontosítanak - arra a szakaszra, ahol a kvantumrendszerek mérhető javulást mutatnak a klasszikus alternatívákhoz képest, még akkor is, ha még nem teljesen felülmúlják őket. Az érzékelő rendszerek esetében a kvantumelőny a következőket foglalja magában:

Fokozott érzékenység: A kvantumérzékelők képesek észlelni a fizikai mennyiségek apró változásait, például az elektromos és mágneses mezőket, a gravitációs erőket vagy akár a finom biológiai jeleket.
Csökkentett zaj: A kvantum-összefonódási és összenyomási technikák lehetővé teszik a kvantumérzékelők számára a klasszikus zajforrások csökkentését, javítva a mérések pontosságát és megbízhatóságát.
Gyorsabb adatgyűjtés: A kvantummal továbbfejlesztett rendszerek a klasszikus eszközöknél gyorsabban végezhetnek méréseket fotonalapú összefonódás és más kvantumtulajdonságok használatával, valós idejű adatokat szolgáltatva nagyobb felbontásban.

Matematikailag a kvantumérzékelés előnye a kvantum Fisher-információ (QFI) segítségével írható le, amely jellemzi a kvantumrendszer érzékenységét a θ\thetaθ paraméter kis változásaira:

F(θ)=4(∂⟨ψ∣H∣ψ⟩∂θ)2F(\theta) = 4 \left( \frac{\partial \langle \psi | H | \psi \rangle}{\partial \theta} \right)^2F(θ)=4(∂θ∂⟨ψ∣H∣ψ⟩)2

Ahol ∣ψ⟩|\psi\rangle∣ψ⟩ a kvantumállapot, HHH pedig a mérhető megfigyelhető lény. A kvantumérzékelés célja a Fisher-információk maximalizálása, ami nagyobb pontosságot eredményez, mint a klasszikus módszerek.

10.1.2 Jelenlegi áttörések a kvantumérzékelésben

Az elmúlt évtizedben számos kulcsfontosságú áttörés felgyorsította a kvantumérzékelő rendszerek fejlesztését, közelebb kerülve a kvantumfölényhez:

Kvantummal továbbfejlesztett LiDAR: A fotonok összefonódásának kihasználásával a kvantum LiDAR rendszerek nagyobb felbontást érhetnek el, és távoli tárgyakat észlelhetnek gyenge fényviszonyok között, felülmúlva a klasszikus LiDAR rendszereket zsúfolt vagy zajos környezetben.
Kvantummagnetometria: A gyémánt nitrogén-vakancia (NV) központjain alapuló kvantumérzékelők rendkívüli érzékenységet mutattak a mágneses mezőkkel szemben. Ezeket az eszközöket precíziós mérésekhez használják a geológiában és az orvosi diagnosztikában.
Kvantumgraviméterek: A hideg atomok interferometriáját használó kvantumgraviméterek forradalmasítják azon képességünket, hogy példátlan pontossággal térképezzük fel a Föld gravitációs mezejének változásait. Ezek a fejlesztések potenciális alkalmazásokat tartalmaznak a geofizikában és az űrkutatásban.
Kvantumképalkotás: Az olyan technikák, mint a kvantummal feljavított mikroszkópia és a kvantumszellem-képalkotás foton-összefonódást használnak nagy felbontású képek rögzítésére olyan léptékben és érzékenységben, amelyet a klasszikus képalkotó rendszerek korábban nem tudtak elérni.

10.1.3. Kihívások a kvantum felsőbbrendűséghez vezető úton

Ezen áttörések ellenére számos kulcsfontosságú kihívással kell szembenézni ahhoz, hogy a kvantumérzékelő rendszerek valódi kvantumfölényt érjenek el:

Fotonveszteség: Sok kvantumrendszer támaszkodik a fotonok továbbítására és észlelésére, amelyek veszteségnek vannak kitéve, különösen nagy távolságokon. A fotonveszteség minimalizálása kritikus fontosságú a nagy érzékenységű mérésekhez szükséges kvantumtulajdonságok fenntartásához.
Környezeti zaj: A kvantumérzékelők rendkívül érzékenyek a környezetükre, ami dekoherenciát és zajt okozhat. Olyan technikákra van szükség, mint a kvantumhiba-korrekció és az összefonódás-tisztítás annak biztosítása érdekében, hogy a zaj ne rontsa a mérési pontosságot.
Méretezhetőség: A nagy területeken működő, nagyméretű kvantumérzékelő hálózatok – például az autonóm járművek kvantumalapú LiDAR-ja vagy az űralapú kvantumérzékelők – kiépítéséhez skálázható kvantumhardverre és megbízható kommunikációs protokollokra van szükség.
Hardverintegráció: A kvantumérzékelőket integrálni kell a klasszikus rendszerekkel a valós idejű adatfeldolgozáshoz. A hibrid kvantum-klasszikus architektúrák, ahol a kvantumérzékelők klasszikus számításokkal párosulnak, elengedhetetlenek lesznek a gyakorlati telepítéshez olyan területeken, mint az autonóm navigáció.

10.1.4. A kvantumérzékelés jövőbeli irányai

Az érzékelésben a kvantumfölényhez vezető út folyamatos innovációt igényel számos kulcsfontosságú területen, többek között:

Kvantumérzékelő hálózatok: A jövőben kvantumszenzor-hálózatokat telepítenek, ahol több kvantumérzékelő kapcsolódik össze, hogy valós idejű, nagy pontosságú méréseket biztosítson nagy földrajzi területeken. Ezek a hálózatok olyan területek javát szolgálják, mint a környezeti megfigyelés, a védelem és az egészségügy.
Kvantummal támogatott mesterséges intelligencia: Mivel a kvantumérzékelők hatalmas mennyiségű nagy pontosságú adatot generálnak, a kvantummal támogatott AI kulcsfontosságú lesz ezen információk elemzésében. A kvantumadatokkal való együttműködésre tervezett AI-algoritmusok lehetővé teszik a valós idejű döntéshozatalt az autonóm járművekben, az orvosi diagnosztikában és még sok másban.
Kvantuminternet: A kvantuminternet – a kvantumkommunikációs csatornák globális hálózata – fejlesztése biztosítja a kvantumérzékelőktől származó adatok nagy távolságokra történő biztonságos továbbításához szükséges infrastruktúrát. A kvantumismétlők és az összefonódás-elosztás kulcsfontosságú technológiák lesznek ennek a víziónak a megvalósításában.

10.1.5. A kvantum felsőbbrendűség elméleti modellje az érzékelésben

Az érzékelésben a kvantumfölényre való áttérés számszerűsítéséhez a kutatók kvantumpontossági korlátokon alapuló modelleket használnak, mint például a Heisenberg-határ és a standard kvantumhatár (SQL). Az SQL a klasszikus érzékelési módszerekkel elérhető legjobb pontosságot képviseli, míg a Heisenberg-határérték a kvantumrendszer elméleti maximális pontosságát jelenti.

A kvantumszenzor Δθ\Delta \thetaΔθ pontossága az érzékelési folyamatban használt erőforrások (például fotonok) számával skálázódik:

Δθ∝1N(SQL),Δθ∝1N(Heisenberg-határ)\Delta \theta \propto \frac{1}{\sqrt{N}} \quad \text{(SQL)}, \quad \Delta \theta \propto \frac{1}{N} \quad \text{(Heisenberg-határ)}Δθ∝N1(SQL),Δθ∝N1(Heisenberg-határérték)

Ahol NNN a méréshez használt fotonok száma. A pontosság elérése a Heisenberg-határon vagy annak közelében az érzékelés kvantumfölényének fémjele, mivel azt jelzi, hogy a rendszer teljes mértékben kihasználja a kvantumerőforrásokat.

Példa Python-kódra kvantumfölény-szimulációhoz

Az alábbiakban egy Python szimuláció látható, amely bemutatja, hogyan javul a kvantumszenzor pontossága a mérésben használt fotonok számának növekedésével. A szimuláció összehasonlítja a standard kvantumhatárt (SQL) a Heisenberg-határértékkel.

piton

Kód másolása

Numpy importálása NP-ként

Matplotlib.pyplot importálása PLT-ként

# Határozza meg a fotonok számát (erőforrások)

N_photons = NP.LINSPACE(1, 1000, 100)

# Számítsa ki a pontosságot a Standard Quantum Limit (SQL) és a Heisenberg-határérték alapján

precision_sql = 1 / np.gyök(N_photons)

precision_heisenberg = 1 / N_photons

# Az eredmények ábrázolása

plt.plot(N_photons; precision_sql; label='SQL Precision', linestyle='--')

plt.plot(N_photons; precision_heisenberg; label='Heisenberg Precision', linestyle='-')

plt.title('Kvantum precíziós skálázás: SQL vs Heisenberg-határ')

plt.xlabel('Fotonok száma (N)')

plt.ylabel('Pontosság (Δθ)')

plt.grid(Igaz)

plt.legend()

plt.show()

Ez a szimuláció rávilágít arra, hogy a kvantumérzékelők jelentősen felülmúlhatják a klasszikus rendszereket azáltal, hogy a Heisenberg-határhoz közeli pontosságot érnek el, ami kulcsfontosságú mérföldkő az érzékelés kvantumfölénye felé vezető úton.

Következtetés

Az érzékelés kvantumfölényéhez vezető út hosszú, de izgalmas. A kvantumtechnológiák már eddig is figyelemre méltó potenciált mutattak az érzékenység fokozása, a zajcsökkentés és a gyorsabb adatgyűjtés lehetővé tétele terén. A teljes kvantumfölény eléréséhez azonban le kell küzdeni a skálázhatósággal, a környezeti zajjal és a hardverintegrációval kapcsolatos kihívásokat.

Mivel a kvantumérzékelők egyre inkább integrálódnak a mesterséges intelligenciával, a klasszikus rendszerekkel és a feltörekvő kvantuminternettel, az érzékelés jövője fényesebbnek tűnik, mint valaha. A kvantum felsőbbrendűsége az érzékelésben azt ígéri, hogy forradalmasítja az olyan iparágakat, mint az egészségügy, a védelem, az űrkutatás és a környezeti megfigyelés, kitolva a mérési és észlelési technológiák lehetőségeit.

Az előttünk álló út kihívást jelent, de a lehetséges jutalmak a 21. század tudományos és technológiai fejlődésének egyik legizgalmasabb területévé teszik.

10.2. fejezet: Az univerzális kvantum LiDAR felé kereskedelmi alkalmazásokhoz

Bevezetés

A kvantum LiDAR (Light Detection and Ranging) forradalmi előrelépést jelent az érzékelési technológiában, kihasználva a kvantummechanika alapelveit, hogy felülmúlja a klasszikus LiDAR rendszerek képességeit. Míg a klasszikus LiDAR már számos alkalmazás szerves részét képezi – például az autonóm járművek, a környezeti térképezés és az ipari monitorozás –, a kvantum LiDAR javítja a pontosságot, a pontosságot és a zajjal szembeni ellenálló képességet, különösen gyenge fényviszonyok vagy magas zajszintű környezetek esetén.

Ebben a fejezetben feltárjuk az univerzális kvantum LiDAR rendszerek kifejlesztésének útját, amelyek több iparágban is kereskedelmi forgalomban telepíthetők. Megbeszéljük a jelenlegi kihívásokat, a feltörekvő technológiákat és a lehetséges alkalmazásokat, amelyek a kísérleti kvantumérzékelő rendszerekről a széles körben elterjedt kereskedelmi használatra szolgáló gyakorlati eszközökre való áttérést ösztönzik.

10.2.1. A kvantum LiDAR előnyei a kereskedelmi szektorokban

A kvantum LiDAR rendszerek határozott előnyöket biztosítanak klasszikus társaikkal szemben, így ideálisak különféle kereskedelmi alkalmazásokhoz. Néhány fontos előny:

Nagyobb felbontás és érzékenység: A kvantum LiDAR összefonódott fotonokat vagy összenyomott fényállapotokat használ a klasszikus rendszereknél nagyobb felbontás eléréséhez. Ez lehetővé teszi a tárgyak és felületek finomabb részleteinek észlelését, így ideális olyan alkalmazásokhoz, mint a precíziós gyártás, ahol a pontos mérések kulcsfontosságúak.

A pontosság matematikailag leírható a Heisenberg-határértékkel, amely javítja a jel-zaj arányt, és finomabb felbontást tesz lehetővé, mivel több kvantumerőforrást használnak. A kvantum LiDAR rendszerek precíziós skálázása a következő összefüggést követi:

Δθ∝1N\Delta \theta \propto \frac{1}{N}Δθ∝N1

ahol NNN a mérés során használt összefonódott fotonok száma.

Környezeti zajjal szembeni ellenállás: A klasszikus LiDAR rendszerek egyik elsődleges kihívása a környezeti zajokra, például a háttérfényre vagy a légköri interferenciára való érzékenység. A Quantum LiDAR összefonódás- és fotonszám-feloldó detektorokat használ a zaj hatásainak csökkentésére és a halk jelek észlelésére nagy zajszintű környezetben.
Nagy hatótávolságú érzékelés: A kvantum LiDAR a fotonveszteséget minimalizáló kvantumalapú detektálási módszerek miatt a klasszikus rendszereknél nagyobb távolságokon is képes működni. Ez a képesség különösen alkalmassá teszi űrkutatási, távközlési és védelmi alkalmazásokra, ahol a nagy hatótávolságú érzékelés elengedhetetlen.

10.2.2. A kereskedelmi kvantum LiDAR rendszerek fejlesztésének kihívásai

Az előnyök ellenére számos kihívást kell leküzdeni ahhoz, hogy a kvantum LiDAR-t kísérleti rendszerekről univerzális, kereskedelmi szempontból életképes rendszerekre állítsák át:

Fotonveszteség és -csillapítás: Nagy távolságokon a fotonveszteség ronthatja a kvantum LiDAR rendszerek teljesítményét. A robusztus hibajavító technikák, például a kvantumismétlők kifejlesztése kritikus fontosságú a kereskedelmi alkalmazások megbízható teljesítményének biztosításához.
Kvantumhardver méretezése: A kvantum LiDAR rendkívül érzékeny detektorokat és fotonforrásokat igényel, gyakran szupravezető technológiákat vagy egzotikus anyagokat használva. Ezeknek az alkatrészeknek a tömeggyártáshoz való méretezése a teljesítmény vagy a költséghatékonyság feláldozása nélkül továbbra is nagy kihívást jelent.
Integráció klasszikus rendszerekkel: Ahhoz, hogy a kvantum LiDAR kereskedelmi szempontból életképessé váljon, kompatibilisnek kell lennie a meglévő infrastruktúrával. A hibrid kvantum-klasszikus rendszerek kifejlesztése, amelyek zökkenőmentesen integrálják a kvantum LiDAR-t a hagyományos érzékelési technológiákkal, kulcsfontosságú lépés a kereskedelmi forgalomba hozatal felé.
Adatfeldolgozás: A kvantumrendszerek hatalmas mennyiségű nagy felbontású adatot generálnak, ami fejlett algoritmusokat és számítási erőforrásokat igényel a valós idejű elemzéshez. Ezen adatok hatékony feldolgozásához kvantumalapú gépi tanulási (ML) és mesterséges intelligencia (AI) technikákra lehet szükség.

10.2.3. A kvantum LiDAR lehetséges kereskedelmi alkalmazásai

A kvantum LiDAR kereskedelmi alkalmazásai több iparágat ölelnek fel, és mindegyik kihasználja a kvantumrendszerek továbbfejlesztett felbontását, zajállóságát és nagy hatótávolságú érzékelési képességeit. Néhány figyelemre méltó ágazat:

Autonóm járművek: Az önvezető autók és drónok birodalmában a kvantum LiDAR lehetőséget kínál a nagyobb felbontású érzékelésre, még kedvezőtlen időjárási körülmények között vagy gyenge fényviszonyok között is. A kvantum LiDAR nagyobb távolságból és nagyobb pontossággal észleli az objektumokat, így növelheti az autonóm navigációs rendszerek biztonságát és teljesítményét.

Erre példa lehet a kvantum LiDAR-rendszerek továbbfejlesztett mélységdetektálása, amelyet a mélységfelbontási képlettel számítanak ki:

Δz=c⋅Δt2\Delta z = \frac{c \cdot \Delta t}{2}Δz=2c⋅Δt

ahol Δz\Delta zΔz a mélységfelbontás, ccc a fénysebesség, Δt\Delta tΔt pedig a fotondetektálás időbeli késleltetése.

Környezeti monitoring és térképezés: A kvantum LiDAR rendszerek nagy léptékű környezeti megfigyelésre telepíthetők, beleértve a tereptérképezést, az erdőgazdálkodást és a légköri tanulmányokat. A kvantum LiDAR nagyobb felbontása és érzékenysége részletesebb és pontosabb adatokat szolgáltathat, segítve a kutatókat az ökoszisztémák változásainak nyomon követésében vagy a természeti katasztrófák, például erdőtüzek és árvizek nyomon követésében.
Ipari ellenőrzés: A pontosság kritikus fontosságú az olyan iparágakban, mint a repülőgépipar, a félvezetőgyártás és az építőipar. A kvantum LiDAR felhasználható a szerkezetek és gépek példátlan pontosságú nem invazív vizsgálatára, azonosítva a lehetséges hibákat vagy gyengeségeket, mielőtt azok kritikussá válnának.
Távközlés: A Quantum LiDAR alkalmazásokat találhat a következő generációs kommunikációs hálózatokban azáltal, hogy pontos távolságmérést és objektumészlelést kínál száloptikai vagy szabad téri kommunikációs rendszerekben. Ez a technológia kiegészítheti a kvantumkulcs-elosztó (QKD) hálózatok fejlesztését, növelve a távolsági kommunikáció biztonságát és teljesítményét.
Védelem és biztonság: A Quantum LiDAR zajállósága ideális jelöltté teszi védelmi és biztonsági alkalmazásokhoz, például felügyeleti rendszerekhez vagy zajos vagy homályos környezetekben történő célérzékeléshez. Az a képessége, hogy nagy hatótávolságon működik, miközben fenntartja a nagy pontosságot, jelentős stratégiai előnyöket biztosít a katonai és védelmi ágazatok számára.

10.2.4. Univerzális kvantum LiDAR keretrendszer létrehozása

Ahhoz, hogy a kvantum LiDAR sikeresen alkalmazható legyen a kereskedelmi alkalmazásokban, számos kulcsfontosságú összetevőt szabványosítani és optimalizálni kell a tömeges telepítéshez:

Moduláris kvantum LiDAR-rendszerek: A kvantum LiDAR-rendszerek építésének moduláris megközelítése lehetővé teszi az egyes iparágak egyedi igényein alapuló testreszabást. A skálázható, plug-and-play kvantumkomponensek tervezésével a gyártók különféle alkalmazásokat tudnak kiszolgálni, miközben csökkentik a fejlesztési időt és költségeket.
Hatékony fotonforrások és detektorok: A fotonforrásokat, például a parametrikus lefelé konverziót vagy az egyfoton-kibocsátókat optimalizálni kell a megbízhatóság és a méretezhetőség érdekében. Hasonlóképpen, a fotondetektoroknak – különösen a fotonszám-feloldó detektoroknak – nagy hatékonysággal, minimális zajjal kell működniük.
Kvantum-számítástechnikai integráció: A valós idejű adatfeldolgozás kritikus fontosságú a kvantum LiDAR-alkalmazásokban, különösen a nagy felbontású térképészeti vagy autonóm rendszerek esetében. A kvantumszámítógépek kvantum LiDAR-ral való integrálásával a rendszerek gyorsabb és pontosabb adatértelmezést érhetnek el, optimalizálva a teljesítményt dinamikus környezetekben.
Költségcsökkentés: A kereskedelmi forgalomba hozatal egyik legjelentősebb akadálya a költség. A kvantumrendszerek jelenleg drága alkatrészekre támaszkodnak, például kriogén hűtésre a szupravezető detektorok számára. A kvantumhardverek költségeinek csökkentésére irányuló erőfeszítések – anyagtudományi innovációk és méretgazdaságosság révén – döntő fontosságúak lesznek a kvantum LiDAR kereskedelmi életképessé tételéhez.

10.2.5. Jövőbeli kilátások: a kvantum LiDAR globális bevezetése felé

Az univerzális kvantum LiDAR felé vezető út még mindig korai szakaszban van, de a kvantumtechnológiák gyors fejlődésével a kereskedelmi környezet jelentősen megváltozik az elkövetkező években. Néhány jövőbeli irány:

Globális kvantumhálózatok: Ahogy a kvantumkommunikációs hálózatok, például a kvantuminternet kezdenek megjelenni, a kvantum LiDAR a globális érzékelési infrastruktúrák szerves részévé válhat. Ezek a hálózatok lehetővé tennék az iparágak közötti valós idejű adatmegosztást, példátlan pontosságot biztosítva a globális megfigyelőrendszerekben.
Kvantum LiDAR az űrben: A kvantum LiDAR alkalmazása az űrkutatásban forradalmasíthatja az égitestek feltérképezését, a távoli tárgyak észlelését és az űrben való navigálást. A kvantumérzékelők természetüknél fogva érzékenyebbek, mint a klasszikusok, így ideálisak olyan feladatokhoz, amelyek extrém környezetekben igényelnek pontos méréseket.
Szabványosítás és szabályozás: Ahogy a kvantum LiDAR rendszerek a kereskedelmi forgalomba hozatal felé haladnak, ipari szabványokra és szabályozásokra lesz szükség a kompatibilitás, a biztonság és a védelem biztosításához. Előfordulhat, hogy a kormányoknak és a nemzetközi szerveknek iránymutatásokat kell kidolgozniuk a kvantum LiDAR rendszerek telepítéséhez, különösen olyan ágazatokban, mint a védelem, a távközlés és a közlekedés.

Következtetés

A Quantum LiDAR a kísérleti technológiáról egy kereskedelmileg életképes eszközre való áttérés küszöbén áll, amely forradalmasítja az iparágakat az autonóm navigációtól a távközlésig. A skálázhatósággal, a fotonvesztéssel és a hardverintegrációval kapcsolatos kihívások kezelésével a kutatók és mérnökök előkészítik az utat a kvantummal továbbfejlesztett érzékelő rendszerek széles körű elfogadása előtt.

Ahogy ezeket a rendszereket továbbfejlesztik és finomítják, az érzékelés jövőjét a kvantum LiDAR pontossága, hatékonysága és sokoldalúsága fogja alakítani, új szabványt kínálva a nagy felbontású, zajálló érzékelésben a kereskedelmi alkalmazások számára.

10.3 fejezet: A LiDAR-on túl – Új határok a kvantumérzékelésben és képalkotásban

Bevezetés

Míg a Quantum LiDAR nagy pontossága és továbbfejlesztett képességei miatt reflektorfénybe került a kvantumérzékelésben, a kvantumérzékelés alkalmazásai messze túlmutatnak ezen. A kvantummechanika alapelvei új határokat nyitnak az érzékelésben és a képalkotásban, lehetővé téve olyan technológiákat, amelyek túlmutatnak a klasszikus korlátokon. Kvantumképalkotást, kvantumméréstechnikát és más új, kvantummal továbbfejlesztett technikákat fejlesztenek ki a jelenségek példátlan felbontással és érzékenységgel történő vizsgálatára és mérésére.

Ebben a fejezetben a LiDAR-on túlmutató feltörekvő technológiákat vizsgáljuk, mint például a kvantummal továbbfejlesztett képalkotás, a biológiai rendszerek nem invazív kvantumérzékelése és a kvantummagnetometria fejlődése. Ezek a területek hatalmas ígéretet jelentenek az orvosi diagnosztikától a csillagászati megfigyelésekig terjedő alkalmazások számára, bepillantást nyújtva a kvantum-továbbfejlesztett technológiák jövőjébe.

10.3.1. Kvantum-továbbfejlesztett képalkotás

A kvantumképalkotás kihasználja a fény kvantumállapotait, például az összefonódott fotonokat, hogy a klasszikus módszerekhez képest jobb felbontású és érzékenységű képeket hozzon létre. Az egyik legizgalmasabb előrelépés ezen a területen a kvantum szellemképalkotás, egy olyan technika, amely korrelált fotonokat használ egy tárgy képének létrehozásához anélkül, hogy közvetlenül észlelné az objektummal kölcsönhatásba lépő fotonokat.

Kvantum szellemképalkotás

A kvantumszellem képalkotás két fotonnyalábot foglal magában: egy jelnyalábot, amely kölcsönhatásba lép az objektummal, és egy üresjárati sugarat, amely nem. A két nyaláb közötti korreláció mérésével az objektum nagy felbontású képe rekonstruálható, még gyenge fényviszonyok között is. A kvantumszellem-képalkotás elsődleges előnye, hogy kevesebb fénnyel képes képeket készíteni, csökkentve az expozíció károsodását érzékeny környezetekben, például biológiai képalkotásban.

A folyamat matematikailag ábrázolható a G(2)(xs,xi)G^{(2)}(x_s, x_i)G(2)(xs,xi) korrelációs függvénnyel, amely számszerűsíti a jel és a tétlen fotonok xsx_sxs és xix_ixi pozíciója közötti koincidencia arányt:

G(2)(xs,xi)=⟨Is(xs)Ii(xi)⟩G^{(2)}(x_s, x_i) = \langle I_s(x_s) I_i(x_i) \rangleG(2)(xs,xi)=⟨Is(xs)Ii(xi)⟩

ahol Is(xs)I_s(x_s)Is(xs) és Ii(xi)I_i(x_i)Ii(xi) a jel- és üresjárati nyalábok intenzitását jelöli.

Kvantum szuperfelbontás

A kvantummal továbbfejlesztett képalkotás másik izgalmas előrelépése a kvantum szuperfelbontás, amely a fény kvantumtulajdonságait, például a szorítást vagy az összefonódást használja a diffrakciós határon túli felbontások eléréséhez. Ez különösen hasznos olyan területeken, mint a mikroszkópia, ahol a klasszikus módszereket a fény hullámhossza korlátozza.

A kvantum szuperfelbontás azon az elven alapul, hogy a fotonok helyzetének bizonytalansága csökkenthető a fény összenyomott állapotaival. Az eredményül kapott Heisenberg által korlátozott felbontás a következőképpen skálázható:

Δx∝λN\Delta x \propto \frac{\lambda}{N}Δx∝Nλ

ahol Δx\Delta xΔx a térbeli felbontás, λ\lambdaλ a hullámhossz, NNN pedig a mérésben használt összefonódott fotonok száma.

A kvantummikroszkópia alkalmazásai kimutatták, hogy a szuperfelbontású technikák képesek a fény hullámhosszánál kisebb részleteket is megoldani, új utakat nyitva a biológiai képalkotás, az anyagtudomány, sőt a kvantum-számítástechnika kutatása számára is.

10.3.2. Kvantummagnetometria

A kvantummagnetométerek olyan kvantumtulajdonságokat használnak, mint a spin vagy az összefonódás, hogy nagy pontossággal észleljék a rendkívül gyenge mágneses mezőket. Ezek az érzékelők néhány femtotesla szintjéig képesek érzékelni a mágneses mezőket, így hasznosak olyan alkalmazásokban, amelyek rendkívüli érzékenységet igényelnek, mint például az agyi képalkotás (magnetoenkefalográfia) vagy a geológiai struktúrák észlelése.

Nitrogén-vakancia (NV) központok gyémántokban

A kvantummagnetometria egyik vezető technológiája a gyémántok nitrogén-vakancia (NV) központjain alapul. Az NV központok a gyémánt atomi léptékű hibái, amelyek nagy érzékenységgel használhatók nanoméretű mágneses mezők kimutatására. Az NV központok kvantumspin állapotának lézerek és mikrohullámok segítségével történő szabályozásával ezek az érzékelők képesek mérni a mágneses környezet apró változásait.

Az NV központ rendszer Hamilton-féle értéke a következőképpen írható:

H=DSz2+γBzSzH = D S_z^2 + \gamma B_z S_zH=DSz2+γBzSz

ahol DDD a nullamező-felosztási paraméter, γ\gammaγ a giromágneses arány, BzB_zBz a mágneses tér, SzS_zSz pedig a spinvetület a z tengely mentén. A mágneses mező által okozott energiaszint-eltolódásokat mérik, hogy levezessék a mágneses térerősséget.

Az NV központokon alapuló kvantummagnetométereket különböző területeken használják, beleértve az idegtudományt, ahol nem invazív módszert biztosítanak az idegi aktivitás leképezésére, és a geofizikát, ahol mágneses anomáliákat észlelnek a földkéregben ásványi feltárás céljából.

10.3.3. Kvantumérzékelés biológiai rendszerekhez

A kvantumérzékelés egyik legígéretesebb területe a biológiai rendszerek területe. A kvantumszenzorokat olyan alkalmazásokhoz fejlesztik, amelyek a fehérjék képalkotásától az idegi aktivitás példátlan részletességgel történő megfigyeléséig terjednek. Ezek az érzékelők kihasználják az olyan kvantumjelenségeket, mint a koherencia és az összefonódás, hogy növeljék a biológiai mérések érzékenységét és pontosságát.

Nem invazív kvantumérzékelők

A nem invazív kvantumérzékelők, például az NV-központokon vagy szupravezető kvantuminterferencia-eszközökön (SQUID-ek) alapuló érzékelők lehetővé teszik a kutatók számára, hogy invazív eljárások nélkül vizsgálják a biológiai rendszereket. Például kvantumszenzorokat fejlesztenek ki a szív vagy az agy elektromos aktivitásának rendkívüli érzékenységű megfigyelésére, potenciálisan lehetővé téve az olyan betegségek korai felismerését, mint az Alzheimer-kór vagy a szívritmuszavarok.

A kvantumszenzorok elsődleges előnye a biológiai alkalmazásokban, hogy képesek a rendszer minimális zavarása mellett mérni, kvantummal továbbfejlesztett diagnosztikai technikákat biztosítva , amelyek biztonságosabbak és hatékonyabbak, mint a hagyományos módszerek.

Kvantum bio-képalkotás

A kvantummal továbbfejlesztett érzékelők mellett a kvantum-bio-képalkotás egy másik ígéretes terület, amely összefonódott fotonokat használ a biológiai minták gyenge fényviszonyok melletti képalkotására. A kvantum képalkotó technikák csökkentik a fotokárosodást, ami döntő fontosságú a finom minták, például az élő sejtek képalkotásakor. Az összefonódott fotonok használatával a kvantum bio-képalkotás nagyobb kontrasztot és felbontást érhet el a klasszikus képalkotó technikákhoz képest.

10.3.4. Kvantumméréstan idő- és frekvenciaszabványokhoz

A kvantumméréstechnika forradalmasítja az időmérést és a frekvenciaszabványokat azáltal, hogy kvantumállapotokat használ a példátlan pontosság elérése érdekében. A kvantumelveken alapuló atomórák ma már képesek az időt évmilliók alatt mindössze egy másodperces hibával tartani.

Optikai rácsos órák

Az egyik legfejlettebb kvantumóra az optikai rácsóra, amely csapdába ejti az atomokat egy metsző lézersugarak által kialakított optikai rácsban. Azáltal, hogy rendkívül stabil lézerfényt használnak az atomok átmeneteinek gerjesztésére, ezek az órák hihetetlen pontossággal képesek mérni az időt.

Az optikai rácsórák frekvenciastabilitását a következő képlet jellemzi, amely a Δf\Delta fΔf mérési pontosságot a TTT lekérdezési idővel és az NNN atomok számával kapcsolja össze:

Δf∝1NT\Delta f \propto \frac{1}{\sqrt{N} T}Δf∝NT1

Az optikai rácsos órákat arra használják, hogy újradefiniálják a másodikat a kvantumtulajdonságok szempontjából, és kritikusak az olyan alkalmazásokhoz, mint a GPS-rendszerek, a távközlés és a tudományos kísérletek, amelyek pontos időmérést igényelnek.

Következtetés: A kvantumérzékelés jövője

A kvantumérzékelés és -képalkotás jövője túlmutat az olyan hagyományos alkalmazásokon, mint a LiDAR, új lehetőségeket nyitva az orvosi diagnosztikában, a biológiai kutatásban és a méréstechnikában. Ahogy a kvantumtechnológiák tovább fejlődnek, minden eddiginél nagyobb pontosságot, érzékenységet és felbontást biztosítanak, átalakítva a világ mérését és a világgal való interakciót.

Az elkövetkező években a kvantumérzékelés kereskedelmi potenciálja bővülni fog a kvantum-számítástechnika, a fotondetektálás és a kvantumkoherencia fejlődésének köszönhetően. Az egészségügytől a repülőgépiparig terjedő iparágak profitálni fognak a kvantummal továbbfejlesztett eszközök fejlesztéséből, ami a kvantummechanika alapelveire támaszkodó technológia új korszakát nyitja meg.

Ahogy folytatjuk ezen új határok feltárását, a kvantumérzékelés döntő szerepet fog játszani mind a tudományos megértés, mind a technológiai innováció előmozdításában.

10.4. fejezet: Etikai megfontolások és a kvantumtechnológiák hatásai

Bevezetés

A kvantumtechnológiák gyors fejlődése, különösen a kvantumérzékelés, a képalkotás és a kommunikáció terén, példátlan pontosság és képességek korszakát nyitotta meg. Ezekkel az előrelépésekkel azonban jelentős etikai megfontolások és potenciális társadalmi hatások járnak. Mivel ezek a technológiák egyre inkább alkalmazásokat találnak olyan ágazatokban, mint az egészségügy, a védelem, a kommunikáció és az autonóm rendszerek, kritikus fontosságú az etikai keretek kezelése, amelyeken belül működnek.

Ebben a fejezetben megvizsgáljuk a kvantumtechnológiák etikai vonatkozásait, különösen a magánélet, a biztonság, a társadalmi méltányosság és a nem kívánt következmények lehetőségének összefüggésében. Megvitatjuk a fejlesztők, a kormányok és az iparágak felelősségét is annak biztosításában, hogy a kvantumtechnológiákat a társadalom kollektív javára hasznosítsák.

10.4.1 Adatvédelem és biztonság a kvantumkommunikációban

A kvantumkommunikáció egyik legszélesebb körben vitatott etikai aggálya az adatvédelemmel és a biztonsággal kapcsolatos. Míg a kvantumkulcs-elosztás (QKD) szinte feltörhetetlen titkosítást kínál a kvantummechanika törvényei alapján, fennáll annak a lehetősége, hogy az állami vagy nem állami szereplők visszaélnek ezekkel a technológiákkal. A kvantumkriptográfiával történő kommunikáció biztonságossá tétele aszimmetrikus előnyökhöz vezethet a technológiát ellenőrző kormányok vagy szervezetek számára, másokat sebezhetővé téve.

1. etikai kérdés: A hatalmi egyensúly és a digitális szuverenitás

A kvantum által biztosított hálózatok széles körű elterjedése hatalmi egyensúlytalanságokat okozhat, ahol a kvantumkriptográfiai rendszereket fejlesztő országok vagy vállalatok jelentős ellenőrzést szereznek a globális kommunikációs infrastruktúrák felett. A fejlődő országok vagy kisebb entitások hátrányos helyzetbe kerülhetnek, ami digitális szuverenitási kérdéshez vezethet .

Ezt a forgatókönyvet a kvantumkommunikációs biztonság következő játékelméleti modellje keretezi :

UA=P⋅SA−CU_A = P \cdot S_A - CUA=P⋅SA−C

ahol UAU_AUA az AAA szereplő (nemzetállam vagy vállalat) hasznossági funkciója, a PPP a kommunikációs csatornák feletti hatalmat vagy ellenőrzést jelenti, SAS_ASA az általuk kínált biztonsági szint, és a CCC a kvantumbiztonságos technológiák megvalósításának költsége. A több erőforrással rendelkező szereplők (nagyobb PPP) jelentős egyenlőtlenségeket teremthetnek a biztonságos kommunikációhoz való hozzáférés terén.

Etikai irányelvek az méltányos kvantumhozzáféréshez:

A kvantumkommunikációs technológiák nemzetközi együttműködés keretében történő megosztásának biztosítása.
A QKD és a kvantumkriptográfia nyílt szabványainak előmozdítása a monopolizáció megelőzése érdekében.
A kvantumbiztonságos kommunikációhoz való megfizethető hozzáférés előmozdítása minden ország és szervezet számára, különösen a fejlődő régiókban.

10.4.2. Megfigyelés és ellenőrzés kvantumtechnológiák alkalmazásával

A kvantumérzékelők és képalkotó technológiák páratlan pontosságot kínálnak az objektumok észlelésében és képalkotásában. A megfigyeléssel összefüggésben a részletes adatok könnyű felderítés nélküli gyűjtésének lehetősége aggályokat vet fel a magánélethez való joggal kapcsolatban. A kvantumradar például felhasználható egyének, járművek vagy katonai célpontok rendkívüli pontosságú megfigyelésére, ami etikai kérdéseket vet fel alkalmazásának határaival kapcsolatban.

2. etikai kérdés: Invazív kvantumérzékelés

A kvantumérzékelők megfigyelés során való használata kritikus kérdéseket vet fel a magánélet megsértésével és az elnyomó rezsimek azon lehetőségével kapcsolatban, hogy ezeket a technológiákat beleegyezés nélkül megfigyeljék lakosságukban.

Ennek egyik példája a városi területeken távérzékelésre használt kvantumképalkotás. A következő modell számszerűsítheti a közbiztonság és az egyéni magánélet közötti kompromisszumot:

Usurveillance=α⋅Ps−β⋅IpU_{surveillance} = \alpha \cdot P_s - \beta \cdot I_pUsurveillance=α⋅Ps−β⋅Ip

Ahol PsP_sPs a közbiztonság kvantumérzékelők használatával érhető el, IpI_pIp a személyes adatok megsértésének mértéke, és a α\alphaα és β\betaβ a társadalmi értékeken alapuló súlyozó tényezők. A politikai döntéshozóknak egyensúlyt kell teremteniük a fokozott biztonság előnyei és az egyéni szabadságjogok eróziója között.

A felügyeleti alkalmazásokra vonatkozó etikai irányelvek:

A kvantumérzékelési technológiák megfigyelésben való alkalmazásának jogi határainak egyértelmű meghatározása.
Átláthatósági és felügyeleti mechanizmusok bevezetése annak biztosítása érdekében, hogy a kvantumtechnológiákat ne használják fel a személyes szabadságok megsértésére.
Felhatalmazás a tájékozott beleegyezésre, amikor kvantumérzékelést használnak a polgári megfigyelés bármely formájában.

10.4.3 Méltányosság a kvantumtechnológiákhoz való hozzáférés terén

A kvantumtechnológiákkal kapcsolatos egyik legnagyobb etikai kihívás annak biztosítása, hogy előnyeik méltányosan oszlanak meg a társadalomban. A kvantumérzékelők és képalkotó eszközök például forradalmasíthatják az orvosi diagnosztikát, de ezekhez a fejlett technológiákhoz való hozzáférés a gazdag országokra vagy az elit intézményekre korlátozódhat, így a kiszolgáltatott lakosság nem rendelkezik ezekkel az életmentő eszközökkel.

3. etikai kérdés: Hozzáférési egyenlőtlenségek

A kvantumtechnológiák elmélyíthetik a globális digitális szakadékot azáltal, hogy aránytalan előnyöket biztosítanak azoknak, akik megengedhetik maguknak. A kvantumtechnológiák fejlesztéséhez kapcsolódó magas költségek megakadályozhatják, hogy az alulfinanszírozott ágazatok, például a fejlődő országok egészségügyi rendszerei átvegyék azokat.

A kvantumtechnológiák gazdasági hozzáférhetősége a kereslet árrugalmasságával modellezhető:

Ep=ΔQ/QΔP/PE_p = \frac{\Delta Q / Q}{\Delta P / P}Ep=ΔP/PΔQ/Q

ahol EpE_pEp a kvantumtechnológiák iránti kereslet rugalmassága, QQQ az igényelt mennyiség, a PPP pedig az ár. Az alulfinanszírozott ágazatok alacsony rugalmassága azt jelenti, hogy a kvantumtechnológiák az árak jelentős csökkentése nélkül elérhetetlenek maradhatnak.

Az egyenlő hozzáférésre vonatkozó etikai iránymutatások:

Annak biztosítása, hogy megfizethető kvantumtechnológiai modelleket fejlesszenek ki az egészségügy, az oktatás és más kritikus ágazatok számára.
A köz- és magánszféra közötti partnerségek előmozdítása a kvantumdiagnosztika költségeinek támogatása érdekében a hátrányos helyzetű közösségek számára.
A kvantumalgoritmusok és -szoftverek nyílt forráskódú fejlesztésének ösztönzése a kvantum-számítástechnikai teljesítményhez való hozzáférés demokratizálása érdekében.

10.4.4. A kvantumtechnológiák katonai és védelmi alkalmazásai

A kvantumtechnológiák, különösen a kvantumradar, a kvantumkommunikáció és a kvantumkriptográfia, mélyreható következményekkel járnak a katonai és védelmi alkalmazásokra. Ezeknek az alkalmazásoknak az etikai következményei jelentősek, mivel fejlettebb, rendkívül biztonságos és kevésbé észlelhető katonai technológiák kifejlesztéséhez vezethetnek, ami fegyverkezési versenyt indíthat el a kvantumtartományban.

4. etikai kérdés: Kvantumfegyverkezési verseny

A kvantumtechnológiák a védelemben súlyosbíthatják a globális feszültségeket, mivel az országok kvantummal továbbfejlesztett fegyverek, kommunikációs rendszerek és megfigyelési eszközök kifejlesztéséért versenyeznek. Ez aggályokat vet fel a globális biztonsággal és a kvantummilitarizáció lehetséges destabilizáló hatásaival kapcsolatban.

A kvantumfegyverkezési versenyt a nemzetek közötti nem együttműködő játék képviselheti :

Udefense=γ⋅S−δ⋅RU_{védelem} = \gamma \cdot S - \delta \cdot RUdefense=γ⋅S−δ⋅R

ahol az SSS az a biztonsági szint, amelyet egy ország a kvantumvédelmi technológiák fejlesztéséből nyer, az RRR az eszkaláció vagy konfliktus kockázata, a γ\gammaγ és a δ\deltaδ pedig a biztonság és a kockázat megfelelő súlyozása. A nemzetek a biztonságot a globális stabilitás árán helyezhetik előtérbe, ami etikai riasztásokat vet fel.

Etikai irányelvek katonai alkalmazásokhoz:

Nemzetközi szerződések létrehozása a kvantummal feljavított katonai technológiák fejlesztésének és alkalmazásának szabályozására.
A kvantumfegyverzet-ellenőrzési megállapodások előmozdítása a szabályozatlan fegyverkezési verseny megelőzése érdekében.
A békés alkalmazásokat szolgáló kvantumtechnológiák együttműködésen alapuló kutatásának ösztönzése, biztosítva, hogy a kvantuminnovációk ne váljanak kizárólag háborús eszközökké.

10.4.5. A kvantumtechnológiák szerepe a környezeti fenntarthatóságban

A kvantumtechnológiák kulcsszerepet játszhatnak az éghajlatváltozás és a környezetkárosodás kezelésében. A kvantumérzékelők például lehetőséget kínálnak a környezeti paraméterek, például a szénszint, az óceánok egészsége és a vadon élő állatok mozgásának valós idejű megfigyelésére. E technológiák fejlesztése és alkalmazása során azonban figyelembe kell venni környezeti lábnyomukat.

5. etikai kérdés: A kvantumtechnológia fejlesztésének környezeti hatása

A kvantumrendszerek, például a kvantumszámítógépek és -érzékelők gyártása és üzemeltetése jelentős energiát és erőforrásokat igényel, ami káros hatással lehet a környezetre. Alapvető fontosságú fenntartható gyakorlatok kidolgozása a kvantumtechnológiák előállítása és alkalmazása terén.

A kvantumtechnológiák energiafogyasztása a következőképpen modellezhető:

Eq=α⋅Qc+β⋅TmE_q = \alpha \cdot Q_c + \beta \cdot T_mEq=α⋅Qc+β⋅Tm

ahol EqE_qEq a kvantumrendszerek teljes energiafogyasztása, QcQ_cQc a kvantumszámítási igény, TmT_mTm pedig a kvantumeszközök gyártási ideje. A fenntartható kvantumtechnológiai fejlesztésnek minimalizálnia kell mind a számítási energia-, mind az erőforrás-fogyasztást.

A fenntartható kvantumtechnológia etikai irányelvei:

A zöld gyakorlatok ösztönzése a kvantumtechnológiák fejlesztése és működtetése során, például a kvantum-számítástechnikai központok energiafogyasztásának csökkentése.
Olyan körforgásos gazdasági modellek előmozdítása , amelyekben a kvantumeszközöket újrahasznosítják, csökkentve az erőforrások kimerülését.
Annak biztosítása, hogy a kvantumérzékelést alkalmazzák a környezeti nyomon követésre és a fenntarthatósági erőfeszítésekre, különös tekintettel az iparágak környezeti hatásának csökkentésére.

Következtetés: Navigálás a kvantumtechnológiák etikai tájképében

Ahogy a kvantumtechnológiák a kutatólaboratóriumból a valós alkalmazások felé mozdulnak el, kritikus fontosságú figyelembe venni szélesebb körű társadalmi hatásaikat. Bár ezek a technológiák jelentős előrelépést ígérnek olyan területeken, mint az egészségügy, a kommunikáció és a védelem, összetett etikai kérdéseket is felvetnek. Az egyenlő hozzáférés biztosítása, a kvantuminnovációk militarizálódásának megakadályozása és a környezeti fenntarthatóság előmozdítása kulcsfontosságú prioritás kell, hogy legyen a politikai döntéshozók, a kutatók és az iparágak számára egyaránt.

A kvantumtechnológiák etikus használata nemzetközi együttműködést, átláthatóságot és elkötelezettséget igényel e hatékony eszközök használata iránt az emberiség nagyobb javára. Ahogy haladunk tovább a kvantumfölény felé vezető úton, a technológiai fejlődés és az etikai felelősség közötti egyensúlynak továbbra is a kvantuminnováció élvonalában kell maradnia.

Hivatkozások

Bao, F., Bauer, L., Rubio López, A. E., Yang, Z., Wang, X. és Jacob, Z. (2024). Fotonfelismerő: adaptív kvantumoptikai érzékelés a lövési zajhatár közelében. New Journal of Physics, 26(7), 073043. https://doi.org/10.1088/1367-2630/ad6584:contentReference[oaicite:0]{index=0}
Gou, C., Xu, J., Wang, F., & Hu, X. (2024). Anticsomózott N-foton kötegek sötét állapotokból, ac Stark eltolódás segítségével. New Journal of Physics, 26(7), 073046. https://doi.org/10.1088/1367-2630/ad6633:contentReference[oaicite:1]{index=1}
Ursin, R. et al. (2007). Összefonódás-alapú kvantumkommunikáció 144 km-en keresztül. Természetfizika, 3(7), 481-486. https://doi.org/10.1038/nphys629
Zambra, G. et al. (2005). Fotonstatisztikák kísérleti rekonstrukciója fotonszámlálás nélkül. Physical Review Letters, 95(6), 063602. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.95.063602
Pirandola, S., Bardhan, B. R., Gehring, T., Weedbrook, C. és Lloyd, S. (2018). A fotonikus kvantumérzékelés fejlődése. Természet fotonika, 12(12), 724-733. https://doi.org/10.1038/s41566-018-0301-6
Knill, E., Laflamme, R. és Milburn, G. J. (2001). A lineáris optikával végzett hatékony kvantumszámítás sémája. Természet, 409(6816), 46-52. https://doi.org/10.1038/35051009
Lvovsky, A. I., Sanders, B. C. és Tittel, W. (2009). Optikai kvantummemória. Természet fotonika, 3(12), 706-714. https://doi.org/10.1038/nphoton.2009.231

Ezek a hivatkozások lefedik a kvantumérzékelés, a foton-megkülönböztetés és a kvantumkommunikáció legfontosabb és legalapvetőbb munkáit, különös tekintettel a fotonfelismerőre és annak érzékelési alkalmazásaira, amint azt a feltöltött cikkek tárgyalják. Ezek elengedhetetlenek lennének könyve tudományos megalapozásához.

Techno realizmus

2024. október 22., kedd

Kvantum LiDAR és foton megkülönböztetés: az érzékelés és a kommunikáció forradalmasítása

Nincsenek megjegyzések:

Megjegyzés küldése