Interpretierbares, Machine Learning-basiertes Modell lernt nicht-klassische Zustände zu erkennen
Neuer Preprint von Martina Jung in Zusammenarbeit mit Forschenden aus Paderborn und München
Model architecture for classifying quantum states as classical or nonclassical based on photon-number measurements
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Optische Nichtklassikalität Erkennen lernen
Nichtklassikalität, definiert im Kontext der Quantenoptik, dient als Ressource für photonische Quantentechnologien. Daher ist der Nachweis der Nichtklassikalität eines Quantenzustands entscheidend, um sein Potenzial für Quantenvorteile abzuschätzen. In dieser Arbeit zeigen wir, dass ein parametrisiertes Modell trainiert werden kann, um klassische von nichtklassischen Zuständen anhand von Messdaten aus Photonenzahl auflösenden Detektionsverfahren zu unterscheiden. Auf diese Weise können wir Vorwissen über die in einem spezifischen Experiment auftretenden Zustandsklassen nutzen, um die Menge der benötigten experimentellen Daten für den zuverlässigen Nachweis nichtklassischer Zustände zu reduzieren.