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Enregistrement W2131810252 · doi:10.1080/09500340701403160

Wave packets in a sieve: quantum control at the edge of strong chaos

2007· article· en· W2131810252 sur OpenAlexaff
E. A. Shapiro, Michael Spanner, Misha Ivanov

Notice bibliographique

RevueJournal of Modern Optics · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum chaos and dynamical systems
Établissements canadiensSteacie Institute for Molecular SciencesUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemiclassical physicsPhysicsWave packetPhase spaceAdiabatic processQuantumChaoticQuantum chaosDiffusionPhase (matter)Space (punctuation)Field (mathematics)Quantum mechanicsClassical mechanicsStatistical physicsQuantum dynamicsMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the quantum dynamics of the kicked rotor model in the regime where the last stable resonance islands in the classical phase space disappear. It is found that phase space regions with lower local diffusion rates are able to preserve quantum population. The low-diffusion regions can be moved through phase space in a quasi-adiabatic way by smoothly varying the parameters of the kicking field. With appropriately chosen time-scales for the variation of the field parameters, wave packets initially localized around the low-diffusion areas remain localized around these regions as the regions are moved. The wave packets can then be carried to desired regions of space despite the predominantly chaotic character of the classical phase space. We also comment on the Gong–Brumer scenario of coherent control of quantum chaotic diffusion [Phys. Rev. Lett. 86 1741 (2001)]. While our phase-space inspired control has a clear semiclassical interpretation, it appears that the Gong–Brumer control has a predominantly quantum origin. Furthermore, it is found that our control over wave packet localization disappears in the deeply chaotic regime, while the Gong–Brumer control over the chaotic diffusion persists in this regime but becomes increasingly unstable with increasing chaoticity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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