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World File Search System光探测器
利用自由电子的光子量子态断层扫描
引言——过去几十年来量子光学[1 – 4]的进展使得量子力学的基础测试[5,6]、量子光子态的测量[7 – 9]和量子技术的实现[10 – 14]成为可能。这些成就源于光子探测方案的发展，例如汉伯里·布朗-特威斯实验[15]、符合测量[6]、光子数分辨探测器[16,17]和用于量子态层析成像[18 – 20]的同差探测[7 – 9]。传统的量子光探测器依赖于光子与固态系统（如雪崩光电二极管[21 – 23]、超导纳米线[24,25]和光电倍增管[26,27]）的相互作用。其他灵敏的量子光学探测器依赖于与有效两能级系统（例如原子、囚禁离子或超导量子比特）的光子相互作用 [28 – 32]。更先进的检测方案促进了光学非线性以增加检测带宽 [33,34]。然而，当前的量子光学技术在空间分辨率方面受到限制，并且由于电子元件的响应时间而限制了检测速率和带宽。在这里，我们提出了一种使用自由电子-光子纠缠 [35 – 37] 进行量子光子态层析成像的量子光学检测方案。我们展示了同质型自由电子与光子态的相互作用（图 1）如何通过电子能谱测量在相空间中提取有关该状态的最大信息。这种方法，我们称之为自由电子量子光学检测（FEQOD），具有由电子-光子耦合强度设定的基本信息限制，允许
03,09，光激发电子从Alas/GAAS异质结构的光电导率中的光激发电子扩散的作用
半导体P - i -n异质结构被广泛用作辐射探测器，并在光电子中具有多种应用[1-4]。在这种半导体结构中的能量吸收高于禁止带宽度的光导致电子孔对产生。对，在耗尽的I -Area中产生或从I -Area到掺杂n-和P-层的深度的扩散长度的距离与电场分开，因此电流出现在外部电路中[4]。光电流值将用载体的漂移电流定义，该载体在I -Area中产生，以及在I -Area外产生的载体的扩散电流。在某些条件下，半导体结构的光响应可以检测到多个各种量子振荡事件。例如，由于光电声发射的光激发电子和孔的放松导致光电流振荡，具体取决于刺激光子的能量[5]。在GAAS/ALAS或INGAN/GAN P -I -N超晶格中观察到来自偏置电压的光电流振荡[6,7]。在工作[8]中，研究了P - I -N-二极管在光谱光谱上的I -i -i -n-二极管中的INAS层的影响，并显示了此类异质系统对创建敏感光探测器的效率。后来，在这样的单屏障GAAS/ALAS异质结构中（见图1）在辐照时观察到巨大的光电流振荡[9,10]，光子能量高于GAA中的光子能量高于禁止带宽度，而GAA中的光子宽度高，这似乎是多种共振 - 类似于Volt-Ampere特性（VAC）的特殊性。振幅为光电流时的平均光值的20％，其光线为λ= 650 nm，而在具有单个隧道屏障的p - i -i -n -diodes中，这是不可能的，这是不可能的。观察到了那个时期
临床条件下光学脑成像中差异光程因子的定量分析
近红外光谱 (NIRS) 是一种光学神经成像方式，可用于研究组织氧合情况。它被广泛用于测量皮质氧合和脱氧血红蛋白浓度变化 [1]。将光源和光探测器放置在头皮上，记录不同波长的光强度变化，并通过改进的比尔-朗伯定律 (MBLL) 转换为血红蛋白浓度变化 [2]。差分光程因子 (DPF) 是光在组织内传播的平均光程与光源-探测器分离距离之比，在 MBLL 中通常将其视为先验常数 [3]。我们之前的研究表明，DPF 值取决于源-探测器分离，而探测器表面积会影响 DPF 值的稳定性。DPF 值的这种变化可能进一步导致 NIRS 测量中对血红蛋白浓度的估计不准确 [3]。首批针对新生儿和成人脑血管病患者的 NIRS 临床研究发表于 20 世纪 80 年代 [4, 5]。在 20 世纪 90 年代及以后，NIRS 在检测颅内血肿方面的能力标志着 NIRS 开始在临床上应用于创伤性脑损伤 (TBI) [5-8]。随着 NIRS 广泛应用于临床研究以获取准确的脑部测量数据，DPF 值的选择需要仔细评估。已经开发出多种方法来解释和估算光在人体组织等高扩散介质中的传播和 DPF 值。蒙特卡洛 (MC) 模拟是辐射传输方程 (RTE) 的随机近似模型，在模拟一般复杂介质内的光子传播时具有出色的精度。由于其灵活性和计算速度的最新进展，MC 方法已在组织光学领域被用于解决许多研究中的正向和逆问题 [3, 9-20]。在本研究中，我们使用 MC 模拟中的数字头部模型研究了影响 DPF 值的因素、临床条件下的 DPF 值。
arxiv：Quant-PH/0512071V2 2006年3月14日
量子计算在过去十到十五年中引起了很多关注，部分原因是它具有超快速保理及其对量子动力学效率模拟的潜力。基于许多不同物理系统的量子计算机有许多不同的架构。其中包括原子和离子陷阱量子计算，超导电荷和电荷量，核磁共振，基于自旋和电荷的量子点，核自旋量子计算以及光学量子计算（有关最近的概述2005）。 所有这些系统在量子信息处理中都有自己的优势。 然而，即使现在可能有一些前跑者，例如离子陷阱和量子量子计算，但此时似乎没有任何物理启动对其他人具有明显的优势。 这表明该技术仍处于起步阶段。 用线性量子光学器件（本综述的主题）具有量子计算，其优点是，最小的量子信息（光子）的单位可能没有腐蚀性：存储在光子中的量子构成倾向于留在那里。 缺点是光子并不自然相互作用，并且为了应用两分量子门，这种相互作用是必不可少的。 因此，如果我们要构建一台光学量子计算机，则必须以一种或另一种方式引入光子之间的有效相互作用。 在第I.D节中，我们回顾了所谓的大型横孔非纤维的使用，以诱导单光子控制。2005）。所有这些系统在量子信息处理中都有自己的优势。然而，即使现在可能有一些前跑者，例如离子陷阱和量子量子计算，但此时似乎没有任何物理启动对其他人具有明显的优势。这表明该技术仍处于起步阶段。用线性量子光学器件（本综述的主题）具有量子计算，其优点是，最小的量子信息（光子）的单位可能没有腐蚀性：存储在光子中的量子构成倾向于留在那里。 缺点是光子并不自然相互作用，并且为了应用两分量子门，这种相互作用是必不可少的。 因此，如果我们要构建一台光学量子计算机，则必须以一种或另一种方式引入光子之间的有效相互作用。 在第I.D节中，我们回顾了所谓的大型横孔非纤维的使用，以诱导单光子控制。量子计算，其优点是，最小的量子信息（光子）的单位可能没有腐蚀性：存储在光子中的量子构成倾向于留在那里。缺点是光子并不自然相互作用，并且为了应用两分量子门，这种相互作用是必不可少的。因此，如果我们要构建一台光学量子计算机，则必须以一种或另一种方式引入光子之间的有效相互作用。在第I.D节中，我们回顾了所谓的大型横孔非纤维的使用，以诱导单光子控制。在第I.D节中，我们回顾了所谓的大型横孔非纤维的使用，以诱导单光子控制。但是，这种自然发生的非线性是比我们目的所需的数量级要小的数量级。诱导光子之间有效相互作用的另一种方法是与光探测器进行投影测量。
在有或没有短距离通道的方法的功能近红外光谱中的全身活动校正的性能比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是神经影像学的有前途的工具，尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1（BCI）或Neurofeffack 2（NFB）2（NFB）应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中，参与者通过接收反馈，以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的，任务可以是任何运动任务，但是，最常见的是，参与者执行动力学运动图像，也就是说，想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标，这是一种特定于空间的大脑成像工具，可以进行成本效益，重复训练。fnirs融合了这些品质。2，8此外，FNIRS允许衡量困难的人群，例如儿童和患者，它相对可靠地抵抗运动，并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的，因此它具有环境灵活性。5，8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染，该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11，12（简而言之：系统性活动，SA）。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中，光不仅可以穿透大脑组织，还可以穿透脑外层（头皮和皮肤），从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外，它不是均匀分布在头部12、13中，并且可以模仿与任务相关的活动。11，12 SA伪像引起的问题是多种多样的：信号类型之间的伪像（δ½HBO）与脱氧（δ½HBR）血红蛋白之间的伪像之间有所不同，在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12，13由于伪像的频率可以与任务频率重叠，因此常规使用的时间过滤器不够。结果是，统计结果可能是由于误报而膨胀的，或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。 对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，25对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17，25例如，冯·吕曼（VonLühmann）及其同事21发现，只有4％的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例，已经提出了许多替代的SA校正方法，例如，基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。