机器学习启发的超导纳米线单光子探测器中的光子数分辨

采用超导纳米线单光子探测器(SNSPDs)实现光子数分辨检测正受到日益广泛关注,但目前缺乏系统性的能力解读与基准测试框架。该研究团队结合主成分分析(PCA)与新型读出技术探究SNSPDs的光子数分辨能力,发现光子数信息仅包含于单一主成分中,该成分近似于平均响应轨迹的时间导数。研究人员提出基于巴氏系数的置信度新指标来量化探测器系统的光子数分辨性能,并证实该指标可用于不同系统间的比较。对主成分的分析表明:SNSPDs实现光子数分辨仅需中等硬件要求(采样率5GS/s、模拟带宽3GHz),且可通过FPGA实现,为实时光子计数提供了高度可扩展的解决方案。

作者所在地: VIP可见
作者单位: VIP可见
提交arXiv: 2025-11-17 15:13

量科快讯