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Enregistrement W2791692671 · doi:10.1088/1555-6611/aa9e3a

High-precision two-dimensional atom localization from four-wave mixing in a double-Λ four-level atomic system

2018· article· en· W2791692671 sur OpenAlexaff
Tao Shui, Wen‐Xing Yang, Ai-Xi Chen, Shaopeng Liu, Ling Li, Zhonghu Zhu

Notice bibliographique

RevueLaser Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum optics and atomic interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMixing (physics)Atom (system on chip)Atomic physicsAtomic systemPhysicsMolecular physicsMaterials scienceQuantum mechanicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We propose a scheme for high-precision two-dimensional (2D) atom localization via the four-wave mixing (FWM) in a four-level double- Λ atomic system. Due to the position-dependent atom-field interaction, the 2D position information of the atoms can be directly determined by the measurement of the normalized light intensity of output FWM-generated field. We further show that, when the position-dependent generated FWM field has become sufficiently intense, efficient back-coupling to the FWM generating state becomes important. This back-coupling pathway leads to competitive multiphoton destructive interference of the FWM generating state by three supplied and one internally generated fields. We find that the precision of 2D atom localization can be improved significantly by the multiphoton destructive interference and depends sensitively on the frequency detunings and the pump field intensity. Interestingly enough, we show that adjusting the frequency detunings and the pump field intensity can modify significantly the FWM efficiency, and consequently lead to a redistribution of the atoms. As a result, the atom can be localized in one of four quadrants with holding the precision of atom localization.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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