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Enregistrement W1998541997 · doi:10.1103/physreva.77.033628

Tunable quantum-fluctuation-controlled coherent spin dynamics

2008· article· en· W1998541997 sur OpenAlexaff
Jun Song, Fei Zhou

Notice bibliographique

RevuePhysical Review A · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCold Atom Physics and Bose-Einstein Condensates
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesKavli Institute for Theoretical Physics, University of California, Santa Barbara
Mots-clésPhysicsQuantum fluctuationQuantumQuantum dynamicsThermal fluctuationsUltracold atomQuantum phasesZeeman effectOptical latticeSpin (aerodynamics)Quantum mechanicsCoherence (philosophical gambling strategy)ScalingCondensed matter physicsQuantum phase transitionMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temporal evolution of a macroscopic condensate of ultracold atoms is usually driven by mean-field potentials, either due to scattering between atoms or due to coupling to external fields; and coherent quantum dynamics of this type have been observed in various cold atom experiments. In this paper, we report results of studies of a class of quantum spin dynamics which are purely driven by zero point quantum fluctuations of spin collective coordinates. Unlike the usual mean-field coherent dynamics, quantum-fluctuation-controlled spin dynamics (or QFCSD) studied here are very sensitive to variation of quantum fluctuations and the corresponding driving potentials induced by zero point motions can be tuned by four to five orders of magnitude using optical lattices. These dynamics have unique dependence on optical lattice potential depths and quadratic Zeeman fields. We also find that thermal fluctuations generally can further enhance the induced potentials although the enhancement in deep optical lattices is much less substantial than in traps or shallow lattices. QFCSD can be potentially used to calibrate quantum fluctuations and investigate correlated fluctuations and various universal scaling properties near quantum critical points.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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