压缩模层析成像
sqtom的Python项目详细描述
Python中的sqtom压缩态层析成像
此存储库实现了
“通过光子数解析测量重建光场的全统计模式” 布连科夫。等人Phys. Rev. A 95, 053806 (2017) 在Burenkov等人，在J. Res. Natl. Inst. Stan. 122, 30 (2017)。在
并将其推广到简并压缩光。通过利用lmfit，我们还可以
给出了一些不确定度的估计，并提供了光子数阈值的程序
对问题的解决方案进行初始猜测的度量和有用的启发式方法。在
目录
Burenkov等人使用的主要物理理想是模拟 由一个或 几个有损双模压缩分布击中探测器。为了模拟暗数，他们也 允许在具有泊松统计的状态下准备的模式命中检测器。在
得到信号中光子数与空闲态光子数的联合概率分布 需要卷积进入问题的模式的概率分布。在
要求
- 在
SciPy计算泊松、几何或 负二项随机变量。在
在 - 在
NumPy执行二维卷积和矩阵操作。在
在 - 在
The Walrus计算损失矩阵和压缩 陈述概率分布。在
在
使用到目前为止描述的工具，我们可以解决forward问题，即给定一组物理 参数什么是概率分布。在
- 如果我们用lmfit扩充我们的工具，我们可以解决逆 问题：找到解释给定观测频率分布的最佳参数集 光子数。在
最后，我们使用pytest进行测试。在
所有这些先决条件都可以通过pip安装：
pip install sqtom
作者
尼古拉斯·奎萨达
许可证
此源代码是免费的、开源的，是在Apache许可证2.0下发布的。在
- 项目
标签：
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