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Enregistrement W2421369611 · doi:10.1103/physreva.94.032702

Effective-field-theory analysis of Efimov physics in heteronuclear mixtures of ultracold atomic gases

2016· article· en· W2421369611 sur OpenAlexafffund
Bijaya Acharya, Chen Ji, Lucas Platter

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCold Atom Physics and Bose-Einstein Condensates
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésHeteronuclear moleculeObservablePhysicsScatteringRenormalizationEffective field theoryFeshbach resonanceScattering lengthQuantum mechanicsField (mathematics)Order (exchange)Theoretical physicsMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use an effective-field-theory framework to analyze the Efimov effect in heteronuclear three-body systems consisting of two species of atoms with a large interspecies scattering length. In the leading-order description of this theory, various three-body observables in heteronuclear mixtures can be universally parametrized by one three-body parameter. We present the next-to-leading corrections, which include the effects of the finite interspecies effective range and the finite intraspecies scattering length, to various three-body observables. We show that only one additional three-body parameter is required to render the theory predictive at this order. By including the effective range and intraspecies scattering length corrections, we derive a set of universal relations that connect the different Efimov features near the interspecies Feshbach resonance. Furthermore, we show that these relations can be interpreted in terms of the running of the three-body counterterms that naturally emerge from proper renormalization. Finally, we make predictions for recombination observables of a number of atomic systems that are of experimental interest.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,326 · 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.

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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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