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Enregistrement W3047121270 · doi:10.1139/cjp-2019-0658

Nonlinear effect of cold Cs<sub>2</sub> molecular conversion from ultracold atoms in a tunneling four-level structure

2020· article· en· W3047121270 sur OpenAlexvenueno aff
Yuan Liu, Junping Lan, JinHong Li, Zhifang Feng, Weidong Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCold Atom Physics and Bose-Einstein Condensates
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Science FoundationNatural Science Foundation of Shanxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhysicsAtomic physicsExcited stateUltracold atomQuantum tunnellingResonance (particle physics)TrappingAdiabatic processNonlinear systemFeshbach resonanceGround statePopulationStimulated Raman adiabatic passageField (mathematics)LaserUltracold neutronsMoleculeQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the inevitability of nonlinear collisions between particles in ultracold atomic condensate experiments, it is of great significance to study the nonlinear effect for producing ultracold molecules from atomic condensates. In this work, we investigate theoretically the nonlinear effect induced by the two-body collision for producing ultracold Cs2 molecules from ultracold atoms by the stimulated Raman adiabatic passage in a tunneling four-level structure. Under the two-photon resonance condition and the coherent population trapping state, the conversion efficiency is influenced significantly by the nonlinear parameter. Meanwhile, the optimized parameter ranges of the resonance tunneling strength at the unstable excited molecular states, the effective Rabi frequencies of the two-laser fields, and the detuning of the pump field for different nonlinear parameters are suggested to obtain the high conversion efficiency of Cs2 molecules at the ground state. Finally, a maximum conversion efficiency of up to 88.56% can be realized in the optimized parameter ranges.

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 enseignants0,002
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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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