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Enregistrement W2036159418 · doi:10.1103/physreva.68.033801

Superfluorescence polarization: Signature of collisional redistribution

2003· article· en· W2036159418 sur OpenAlexafffund
A. Kumarakrishnan, S. Chudasama, Xianming L. Han

Notice bibliographique

RevuePhysical Review A · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum optics and atomic interactions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsAtomic physicsPolarization (electrochemistry)Redistribution (election)Optical pumpingMagnetic fieldLinear polarizationLaserOpticsQuantum mechanicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have studied effects of magnetic sublevel degeneracy on the polarization of superfluorescent pulses generated on the Ca $4s4p{}^{1}{P}_{1}--3d4s{}^{1}{D}_{2}$ transition at $5.5\ensuremath{\mu}\mathrm{m}.$ These pulses were generated from a cell of length 50 cm by optically pumping calcium vapor on the ${4s}^{2}{}^{1}{S}_{0}--4s4p{}^{1}{P}_{1}$ transition in the presence of Ar gas. The axis of ellipticity of superfluorescence (SF) polarization is oriented parallel to the axis of the pump-laser polarization at large detunings, and undergoes an abrupt rotation through $90\ifmmode^\circ\else\textdegree\fi{}$ for detunings close to resonance. The distribution of populations in the magnetic sublevels of the ${}^{1}{P}_{1}$ state can be estimated using a simple model based on previously calculated cross sections for collisionally aided absorption in the presence of an intense (pump) field. For large detunings, these estimates are consistent with the polarized SF intensity measured in the experiment. A direct measurement of the populations of the ${}^{1}{P}_{1}$ magnetic sublevels also supports the collisional redistribution predicted by the calculated cross sections. We therefore suggest that SF polarization can be a useful signature of collisional redistribution. However, the change in ellipticity is unexpected, and probable causes for this effect are discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations3
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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