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Lachlan Rogers
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Multiple intrinsically identical single-photon emitters in the solid state

Lachlan Rogers et al.Aug 27, 2014
Emitters of indistinguishable single photons are crucial for the growing field of quantum technologies. To realize scalability and increase the complexity of quantum optics technologies, multiple independent yet identical single-photon emitters are required. However, typical solid-state single-photon sources are inherently dissimilar, necessitating the use of electrical feedback or optical cavities to improve spectral overlap between distinct emitters. Here we demonstrate bright silicon vacancy (SiV−) centres in low-strain bulk diamond, which show spectral overlap of up to 91% and nearly transform-limited excitation linewidths. This is the first time that distinct single-photon emitters in the solid state have shown intrinsically identical spectral properties. Our results have impact on the application of single-photon sources for quantum optics and cryptography. In quantum optical technologies, identical emitters of indistinguishable single photons are difficult to realize due to the inherent dissimilarity of each emitting device. Here, Rogers et al.demonstrate a solid-state uniform single-photon source, which does not require external tuning of optical properties.
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Bayesian Inference - Recent Trends

İhsan Bucak et al.Nov 27, 2023
In an era where data is abundant and computational power is soaring, Bayesian Inference - Recent Trends emerges as an essential guide to understanding and applying Bayesian methods in various scientific and technological domains. This book uniquely blends theoretical rigor with practical insights, showcasing the latest advancements and applications of Bayesian inference.
 • Discover the renaissance of Bayesian inference and its vital role in modern-day statistical analysis and prediction.
 • Explore the depth of hidden Markov models and their power in inferring hidden states and transitions in stochastic systems.
 • Dive into the complexity of nested sampling and its effectiveness in parameter estimation, particularly in signal processing.
 • Examine the precision of naive Bayes algorithms in news classification, a critical task in the digital information age.
 This book is an invaluable resource for anyone interested in the intersection of statistics, machine learning, and data science. It offers a unique perspective on Bayesian inference, revealing its potential to provide robust solutions in an increasingly data-driven world. Whether you are a seasoned researcher, a budding scientist, or a curious enthusiast, Bayesian Inference - Recent Trends is your gateway to understanding and leveraging the power of Bayesian methods in the ever-evolving landscape of data analysis.