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Enregistrement W2051242378 · doi:10.1103/physrevlett.104.153201

Resonance Scattering in Optical Lattices and Molecules: Interband versus Intraband Effects

2010· article· en· W2051242378 sur OpenAlexaff
Xiaoling Cui, Yupeng Wang, Fei Zhou

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCold Atom Physics and Bose-Einstein Condensates
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScatteringPhysicsResonance (particle physics)Condensed matter physicsScattering amplitudeAmplitudeLattice (music)Light scatteringScattering rateMoleculeScattering lengthFree spaceAtomic physicsQuantum mechanicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the low-energy two-body scattering in optical lattices with higher-band effects included in an effective potential, using a renormalization group approach. The approach captures the most dominating higher-band effects as well as all multiple scattering processes in the lowest band. For an arbitrary negative free space scattering length (a(s)), a resonance of low-energy scattering occurs as the lattice potential depths reach a critical value v(c); these resonances, with continuously tunable positions v(c) and widths W, can be mainly driven either by intraband or both intra- and interband effects depending on the magnitude of a(s). We have also studied the scattering amplitudes and the formation of molecules when interband effects are dominating, and discussed an intimate relation between molecules for negative a(s) and repulsively bound states pioneered by Winkler et al. [Nature (London) 441, 853 (2006)].

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,754

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 GPT0,272
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations31
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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