Demonstration of improved sensitivity of echo interferometers to gravitational acceleration
Notice bibliographique
Résumé
We have developed two configurations of an echo interferometer that rely on standing-wave excitation of a laser-cooled sample of rubidium atoms. Both configurations can be used to measure acceleration $a$ along the axis of excitation. For a two-pulse configuration, the signal from the interferometer is modulated at the recoil frequency and exhibits a sinusoidal frequency chirp as a function of pulse spacing. In comparison, for a three-pulse stimulated-echo configuration, the signal is observed without recoil modulation and exhibits a modulation at a single frequency as a function of pulse spacing. The three-pulse configuration is less sensitive to effects of vibrations and magnetic field curvature, leading to a longer experimental time scale. For both configurations of the atom interferometer (AI), we show that a measurement of acceleration with a statistical precision of 0.5% can be realized by analyzing the shape of the echo envelope that has a temporal duration of a few microseconds. Using the two-pulse AI, we obtain measurements of acceleration that are statistically precise to 6 parts per million (ppm) on a 25 ms time scale. In comparison, using the three-pulse AI, we obtain measurements of acceleration that are statistically precise to 0.4 ppm on a time scale of 50 ms. A further statistical enhancement is achieved by analyzing the data across the echo envelope so that the statistical error is reduced to 75 parts per billion (ppb). The inhomogeneous field of a magnetized vacuum chamber limited the experimental time scale and resulted in prominent systematic effects. Extended time scales and improved signal-to-noise ratio observed in recent echo experiments using a nonmagnetic vacuum chamber suggest that echo techniques are suitable for a high-precision measurement of gravitational acceleration $g$. We discuss methods for reducing systematic effects and improving the signal-to-noise ratio. Simulations of both AI configurations with a time scale of 300 ms suggest that an optimized experiment with improved vibration isolation and atoms selected in the ${m}_{F}=0$ state can result in measurements of $g$ statistically precise to 0.3 ppb for the two-pulse AI and 0.6 ppb for the three-pulse AI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».