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Enregistrement W2090103233 · doi:10.1139/p10-035

Iterative solution of non-autonomous Bloch equations: fluorescence spectrum with detuned squeezed vacuum field

2010· article· en· W2090103233 sur OpenAlexvenueno aff
H. A. Batarfi, Rehab Al-harbi, R. Saunders, Saad S. M. Hassan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum optics and atomic interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz University
Mots-clésPhysicsBloch equationsIterated functionField (mathematics)Atom (system on chip)Spectrum (functional analysis)Quantum mechanicsEigenvalues and eigenvectorsQuantum electrodynamicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The non-autonomous Bloch equations modelling a driven 2-level atom in the presence of an off-resonant broadband squeezed vacuum (SV) field is treated analytically. This concerns iterative solutions valid for large SV detuning parameter but for arbitrary strength of the laser field. Computational results are presented for the averaged atomic variables for various data and compared with the resonant SV field case. The iterated analytical results for nonzero SV detuning are compared with the (exact) numerical solutions of the Bloch equations, hence we have an insight about the range of other system parameters (other than the Rabi frequency) for which the iterated solutions are valid to O(10 −2 ) or less. The main purpose of deriving these analytical results is to calculate analytically the transient fluorescent spectrum. For an initially ground-state atom, both the SV phase and detuning parameters induce pronounced asymmetrical spectrum in the strong field case.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,505

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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