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Enregistrement W2341243963 · doi:10.1088/0031-8949/91/5/054001

Manipulation of ultracold atoms using double-loop microtraps

2016· article· en· W2341243963 sur OpenAlexafffund
W. A. van Wijngaarden, Bin Jian, Andrei Mouraviev

Notice bibliographique

RevuePhysica Scripta · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCold Atom Physics and Bose-Einstein Condensates
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork University
Mots-clésPhysicsUltracold atomLoop (graph theory)Atomic physicsQuantum electrodynamicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultracold atoms created using microtraps are being used in an increasing number of diverse applications. This paper reviews the double-loop microtrap which consists of two concentric circular wire loops carrying oppositely oriented currents. This generates a magnetic field configuration that traps a magnetic dipole in three-dimensions. The position of the trapped atoms relative to the atom chip surface containing the microwire loops, can be precisely controlled by applying different currents in the two loops or alternatively using a so called bias magnetic field oriented perpendicular to the chip surface. Double-loop microtraps can be daisy chained in series to create a one- or two-dimensional microtrap array. Experiments that have demonstrated a double-loop microtrap array are discussed. Future possibilities are presented as to how atoms can be transferred between adjacent microtraps as well as the use of an additional micro sized Ioffe coil to create a trap having a nonzero magnetic field minimum to reduce atom loss by suppressing Majorana transitions.

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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,638

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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