利用光量子态探测视网膜网络

激活视觉所需的最小光子数一个多世纪以来一直是研究课题。视杆细胞感知少数光子的能力，对理解人类视觉与神经系统的基本能力以及创造基于光子学的新视觉技术具有意义。我们研究不同光量子态探测视网膜的基本计量能力，视网膜用一个简单神经网络建模。以 Fock 态、相干态与热光态刺激视杆细胞，并在多种条件下计算神经节细胞所产生信号的克拉美-罗下界（CRLB）与费雪信息矩阵，我们确定了最小误差椭球体积。比较所得椭球体积，我们确定了不同光态探测视网膜网络的计量性能。结果表明热态产生最大的误差椭球体积因而计量性能最差，而 Fock 态对所有参数均给出最佳性能。即便在网络中增加另一层或在计算中考虑光学损耗，该优势依然保持。