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World File Search System干涉
六方氮化硼中量子发射器的双光子干涉
最近在二维材料中发现的量子发射器为量子信息集成光子器件开辟了新的前景。这些应用中的大多数都要求发射的光子是不可区分的，而这在二维材料中仍然难以实现。在这里，我们研究了利用电子束在六方氮化硼中产生的量子发射器的双光子干涉。我们在非共振激发下测量了 Hong-Ou-Mandel 干涉仪中零声子线光子的相关性。我们发现发射的光子在 3 纳秒的时间窗口内表现出 0.44 ± 0.11 的部分不可区分性，这对应于考虑不完美发射器纯度后的校正值 0.56 ± 0.11。 Hong-Ou-Mandel 可见度与后选择时间窗口宽度的相关性使我们能够估计发射器的失相时间约为 1.5 纳秒，约为自发辐射设定的极限的一半。使用 Purcell 效应和当前的 2D 材料光子学，可见度可达到 90% 以上。
贝叶斯无线电干涉校准和成像
A G. Edenhofer等。“重新启动数值信息字段理论（Nifty.RE）：高斯过程和变异推理的库”。in：（2024）。arxiv：2402.16683 [Astro-Ph.im]。
时间分辨 Hanbury Brown–Twiss 干涉测量法...
双光子频率梳 (BFC) 是用于大规模和高维量子信息和网络系统的有前途的量子源。在这种情况下，单个频率箱的光谱纯度对于实现量子网络协议（如隐形传态和纠缠交换）至关重要。测量组成 BFC 的未预告信号或闲置光子的时间自相关函数是表征其光谱纯度并进而验证双光子状态对网络协议的实用性的关键工具。然而，通过实验可获得的测量 BFC 相关函数的精度通常受到探测器抖动的严重限制。结果，相关函数中的精细时间特征（不仅在量子信息中具有实用价值，而且在量子光学研究中也具有根本意义）丢失了。我们提出了一种通过电光相位调制来规避这一挑战的方案，通过实验证明了集成 40.5 GHz Si 3 N 4 微环产生的 BFC 的时间分辨 Hanbury Brown-Twiss 特性，最高可达 3 × 3 维二四分体希尔伯特空间。通过使电光驱动频率从梳状的自由光谱范围略微失谐，我们的方法利用 Vernier 原理来放大时间特征，否则这些特征会被探测器抖动平均掉。我们在连续波和脉冲泵浦模式下展示了我们的方法，发现与理论高度一致。我们的方法不仅揭示了贡献频率箱的集体统计数据，还揭示了它们的时间形状 - 标准全积分自相关测量中丢失的特征。
多光子态起源之间的片上量子干涉
路径同一性是众多新型量子信息应用的基础，近年来引起了人们的广泛兴趣。在这里，我们通过实验演示了四光子态的两个不同来源的量子相干叠加，其中多光子受挫干涉由于路径同一性的量子不可区分性而出现。量子态是在一个集成硅光子芯片上的四个概率光子对源中创建的，其中两种组合可以创建光子四联体。分布的四个光子的相干消除和恢复完全由调谐相位控制。实验产生了两种可能创建光子四联体的方式的特殊量子干涉，而不是光子不同固有性质的干涉。除了许多已知的潜在应用之外，这种多光子非线性干涉还为各种基础研究提供了可能性，例如具有多个空间分离位置的非局域性。
具有纠缠光子对的非线性量子干涉光谱
我们开发了干涉光谱装置中纠缠光子对引起的时间分辨光子计数信号的封闭表达式。推导出刘维尔空间中的超算子表达式，可以解释耦合到浴槽引起的弛豫和失相。干涉装置将物质和光变量非平凡地混合，这使它们的解释变得复杂。我们为该装置提供了一个直观的模块化框架，以简化其描述。基于检测阶段和光物质相互作用过程的分离，我们表明对纠缠时间和干涉时间变量控制着观察到的物理时间尺度。在纠缠时间较小的极限情况下，只有少数过程对样品响应有贡献，并且可以挑出特定的贡献。
SAR 干涉测量：软件、数据格式和数据质量
引言 SAR 干涉测量是遥感领域中发展最快的研究领域之一。人们已经针对该技术在各种应用方面的潜力和局限性开展了研究。人们已经开发了许多软件包来处理 SAR 干涉数据。为了达到可操作的水平，需要在准确性、灵活性和处理速度方面对干涉处理进行优化。由于 SAR 干涉数据的处理是一个非常复杂的问题，因此尚无普遍接受的标准程序。为了开发这样的处理方案，必须能够比较不同软件包的结果。最有效的方法之一是定义 SAR 干涉产品的通用数据格式。通用数据标准还允许包含有关处理历史和数据质量的信息。后者对于 Insm 产品的用户尤其重要，因为它可以表明数据集是否适合用户的应用。以下各节将提供有关 SAR 干涉数据可用软件包的更多信息，并详细讨论数据格式和数据质量方面的问题。有关 SAR 干涉测量领域的全面介绍，请参阅 Gens 和 van Genderen (1996)。
SAR 干涉测量：软件、数据格式和数据质量
引言 SAR 干涉测量是遥感领域中发展最快的研究领域之一。人们已经针对该技术在各种应用方面的潜力和局限性开展了研究。人们已经开发了许多软件包来处理 SAR 干涉数据。为了达到可操作的水平，需要在准确性、灵活性和处理速度方面对干涉处理进行优化。由于 SAR 干涉数据的处理是一个非常复杂的问题，因此尚无普遍接受的标准程序。为了开发这样的处理方案，必须能够比较不同软件包的结果。最有效的方法之一是定义 SAR 干涉产品的通用数据格式。通用数据标准还允许包含有关处理历史和数据质量的信息。后者对于 Insm 产品的用户尤其重要，因为它可以表明数据集是否适合用户的应用。以下各节将提供有关 SAR 干涉数据可用软件包的更多信息，并详细讨论数据格式和数据质量方面的问题。有关 SAR 干涉测量领域的全面介绍，请参阅 Gens 和 van Genderen (1996)。
DNA-蛋白质相互作用的Biolayer干涉法
Biolayer干涉法（BLI）是一种用于确定大分子之间相互作用动力学的广泛使用的技术。大多数BLI仪器，例如在此协议中使用的八位骨料RED96E，都是完全自动化的，并检测出反射生物传感器尖端的白光干扰模式的变化。生物传感器最初用固定的大分子加载，然后引入含有感兴趣的大分子的溶液中。与固定分子的结合会产生光波长的变化，该光波长是由仪器实时记录的。大多数已发表的BLI实验评估蛋白质蛋白质（例如抗体 - 基质动力学）或蛋白质 - 小分子（例如药物发现）相互作用。然而，BLI分析的较不值得认可的分析是DNA-蛋白质相互作用。在我们的实验室中，我们显示了使用生物素化DNA探针确定转录因子与特定DNA序列的结合动力学的实用性。以下协议描述了这些步骤，包括生成生物素化DNA探针的生成，BLI实验的执行以及通过GraphPad Prism的数据分析。
用于量子多光子干涉测量的 Julia 包
通过实现幺正变换 U 的 am 模式线性干涉仪发送。任务包括对粒子的输出模式模式进行采样，比如在第一个模式中发现 2 个光子，在第二个模式中没有光子，等等。根据来自实验组件的噪声源的重要性，输出分布 D 可能很难或很容易从 1 中采样。我们所说的困难是指在经典计算机上从 D 生成样本需要超多项式数量的步骤。事实上，对于适度的实验噪声，AA 证明根据复杂性理论中普遍相信的猜想，这项任务仍然很难。然而，当存在足够强的噪声时，例如由于部分可区分性或粒子丢失，则经典算法可以有效地从 D 中采样 [7，8，9，10，11，12，13]。玻色子采样引起了理论家和实验者的极大兴趣。提出了各种替代方案，例如
地面甚长基线原子干涉测量法
;路易吉·卡恰普蒂；塞尔吉奥·卡拉特罗尼；本杰明·卡努埃尔；基娅拉·卡普里尼；安娜·卡拉梅特；劳伦蒂乌卡拉梅特；马泰奥·卡莱索；约翰·卡尔顿；马特奥·卡萨列戈；瓦西利斯·查曼达里斯；陈玉傲;玛丽亚·路易莎·基奥法洛；阿莱西娅·辛布里；乔纳森·科尔曼；弗洛林·卢西安·康斯坦丁；卡洛·R·孔塔尔迪；崔亚欧;埃莉莎·达罗斯；加文·戴维斯；埃丝特·德尔·皮诺·罗森多；克里斯蒂安·德普纳；安德烈·德列维安科；克劳迪娅·德·拉姆；阿尔伯特·德罗克；丹尼尔·德尔；法比奥·迪·庞波；戈兰·S·乔尔杰维奇；巴贝特·多布里希；彼得·多莫科斯；彼得·多南；迈克尔·多瑟；扬尼斯·德鲁加基斯；雅各布·邓宁安；阿利舍尔·杜斯帕耶夫；萨扬·伊索；约书亚·伊比；马克西姆·埃夫雷莫夫；托德·埃克洛夫；格德米纳斯·埃勒塔斯；约翰·埃利斯;大卫·埃文斯；帕维尔·法捷耶夫；马蒂亚·法尼；法里达·法西；马可·法托里；皮埃尔·费耶；丹尼尔·费莱亚；冯杰;亚历山大·弗里德里希；埃琳娜·福克斯；纳瑟尔·加鲁尔；高东风;苏珊·加德纳；巴里·加勒威；亚历山大·高格特；桑德拉·格拉赫；马蒂亚斯·格瑟曼；瓦莱丽·吉布森；恩诺·吉斯；吉安·F·朱迪斯；埃里克·P·格拉斯布伦纳；穆斯塔法·京多安；马丁·哈内尔特；蒂莫·哈库利宁；克莱门斯·哈默勒； Ekim T. Hanımeli；蒂芙尼·哈特；莱昂妮·霍金斯；奥雷利恩·希斯；杰瑞特·海斯；维多利亚·A·亨德森；斯文·赫尔曼；托马斯·M·赫德；贾森·M·霍根；博迪尔·霍尔斯特；迈克尔·霍林斯基；卡姆兰·侯赛因；格雷戈尔·詹森；彼得·耶格利奇；费多·耶莱兹科；迈克尔·卡根；马蒂·卡利奥科斯基；马克·卡塞维奇；亚历克斯·凯哈吉亚斯；伊娃·基利安；苏门·科利；贝恩德·康拉德；约阿希姆·科普；格奥尔吉·科尔纳科夫；蒂姆·科瓦奇；马库斯·克鲁兹克；穆克什·库马尔；普拉迪普·库马尔；克劳斯·拉默扎尔；格雷格·兰茨伯格；迈赫迪·朗格卢瓦；布莱尼·拉尼根；塞缪尔·勒鲁什；布鲁诺·莱昂内；克里斯托夫·勒庞西·拉菲特；马雷克·莱维奇；巴斯蒂安·莱考夫；阿里·莱泽克；卢卡斯·隆布里瑟； J.路易斯·洛佩兹·冈萨雷斯；埃利亚斯·洛佩兹·阿萨马尔；克里斯蒂安·洛佩斯·蒙哈拉兹；朱塞佩·加埃塔诺·卢西亚诺；马哈茂德；阿扎德·马勒内贾德；马库斯·克鲁兹克；雅克·马托；迪迪埃·马索内特；阿努帕姆·马宗达尔；克里斯托弗·麦凯布；马蒂亚斯·梅斯特；乔纳森菜单；朱塞佩·梅西尼奥；萨尔瓦多·米卡利齐奥；彼得·米林顿；米兰·米洛舍维奇；杰里迈亚·米切尔；马里奥·蒙特罗；加文·W·莫利；尤尔根·穆勒； Özgür E. Müstecapl ioğlu ;倪伟头 ;约翰内斯·诺勒；塞纳德·奥扎克；丹尼尔 KL 爱;亚西尔·奥马尔；朱莉娅·帕尔；肖恩·帕林；索拉布·潘迪；乔治·帕帕斯；维奈·帕里克；伊丽莎白·帕萨坦布；埃马努埃莱·佩鲁基；弗兰克·佩雷拉·多斯桑托斯；巴蒂斯特·皮斯特；伊戈尔·皮科夫斯基；阿波斯托洛斯·皮拉夫齐斯；罗伯特·普朗克特；罗莎·波贾尼；马可·普雷维德利；朱莉娅·普普蒂；维什努普里亚·普蒂亚·维蒂尔；约翰·昆比；约翰·拉菲尔斯基；苏吉特·拉詹德兰；恩斯特·M·拉塞尔；海法 雷杰布·斯法尔 ;塞尔日·雷诺；安德里亚·里查德；坦吉·罗津卡；阿尔伯特·鲁拉；扬·鲁道夫；迪伦·O·萨布尔斯基；玛丽安娜·S·萨夫罗诺娃；路易吉·圣玛丽亚；曼努埃尔·席林；弗拉基米尔·施科尔尼克；沃尔夫冈·P。施莱希；丹尼斯·施利珀特；乌尔里希·施奈德；弗洛里安·施雷克；克里斯蒂安·舒伯特；尼科·施韦森茨；阿列克谢·谢马金；奥尔加·塞尔吉延科；邵丽静;伊恩·希普西；拉吉夫·辛格；奥古斯托·斯梅尔齐；卡洛斯·F·索普尔塔；亚历山德罗·DAM·斯帕利奇；佩特鲁塔·斯特凡内斯库；尼古拉斯·斯特吉乌拉斯；扬尼克·斯特罗勒；克里斯蒂安·斯特鲁克曼；西尔维娅·坦廷多；亨利·斯罗塞尔；古列尔莫·M·蒂诺；乔纳森·廷斯利；奥维迪乌·廷塔雷努·米尔恰；金伯利·特卡尔切克；安德鲁. J.托利；文森扎·托纳托雷；亚历杭德罗·托雷斯-奥胡埃拉；菲利普·特罗伊特兰；安德里亚·特罗姆贝托尼；蔡玉岱;克里斯蒂安·乌弗雷希特；斯特凡·乌尔默；丹尼尔·瓦鲁克；维尔·瓦斯科宁；维罗尼卡·巴斯克斯-阿塞韦斯；尼古拉·V·维塔诺夫；克里斯蒂安·沃格特；沃尔夫·冯·克利青；安德拉斯·武基奇斯；莱因霍尔德·瓦尔泽；王金;尼尔斯·沃伯顿；亚历山大·韦伯-日期；安德烈·温兹劳斯基；迈克尔·维尔纳；贾森·威廉姆斯；帕特里克·温德帕辛格；彼得·沃尔夫；丽莎·沃尔纳；安德烈·雪雷布；穆罕默德·E·叶海亚；伊曼纽尔·赞布里尼·克鲁塞罗；穆斯林扎雷；詹明生;林周;朱尔·祖潘；埃里克·祖帕尼奇