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Enregistrement W2982568404 · doi:10.1103/physreva.101.023807

Quantum trajectory theory of few-photon cavity-QED systems with a time-delayed coherent feedback

2020· article· en· W2982568404 sur OpenAlexafffund
Gavin Crowder, H. J. Carmichael, Stephen Hughes

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsPhotonObservableTrajectoryFeedback loopCavity quantum electrodynamicsQuantumQuantum electrodynamicsQuantum mechanicsNonlinear systemMaster equationStatistical physicsControl theory (sociology)Open quantum systemControl (management)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe an efficient approach to modeling cavity quantum electrodynamics (QED) with a time-delayed coherent feedback using quantum trajectory simulations. An analytical set of equations is derived to exploit the advantages of trajectories in the presence of the non-Markovian dynamics, where adjustments to the standard stochastic dynamics are discussed. In the weak excitation regime, we first verify that our approach recovers known results obtained with other simulation methods and demonstrate how a coherent feedback loop can increase the photon lifetime in typical cavity-QED systems. We also highlight the underlying stochastic dynamics. We then explore the nonlinear few-photon regime of cavity QED, under the restriction of at most one photon at a time in the feedback loop. In particular, we show how feedback affects the cavity photoluminescence (populations versus laser detuning) and describe how one must account for conditioning in the presence of feedback; specifically, the system observables must be conditioned on no photon detections at the feedback output channel occurring.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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