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Enregistrement W2147056524 · doi:10.1103/physreva.88.013848

Bloch oscillations of cold atoms in a cavity: Effects of quantum noise

2013· article· en· W2147056524 sur OpenAlexaff
B. Prasanna Venkatesh, D. H. J. O’Dell

Notice bibliographique

RevuePhysical Review A · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsQuasiparticleBloch oscillationsQuantumOscillation (cell signaling)Optical latticeUltracold atomNoise (video)Atom (system on chip)Coupling (piping)Quantum fluctuationQuantum mechanicsQuantum noiseQuantum electrodynamicsCavity quantum electrodynamicsCondensed matter physicsAtomic physicsOpen quantum systemChemistryElectric field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We extend our theory of Bloch oscillations of cold atoms inside an optical cavity [Venkatesh et al., Phys. Rev. A 80, 063834 (2009)] to include the effects of quantum noise arising from coupling to external modes. The noise acts as a form of quantum measurement backaction by perturbing the coupled dynamics of the atoms and the light. We take it into account by solving the Heisenberg-Langevin equations for linearized fluctuations about the atomic and optical mean fields and examine how this influences the signal-to-noise ratio of a measurement of external forces using this system. In particular, we investigate the effects of changing the number of atoms, the intracavity lattice depth, and the atom-light coupling strength, and show how resonances between the Bloch oscillation dynamics and the quasiparticle spectrum have a strong influence on the signal-to-noise ratio, as well as heating effects. One of the hurdles we overcome in this paper is the proper treatment of fluctuations about time-dependent mean fields in the context of cold-atom cavity QED.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,271
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 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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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