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Enregistrement W3118676568 · doi:10.1088/1361-6382/ac7b05

Detection of gravitational waves using parametric resonance in Bose–Einstein condensates

2022· article· en· W3118676568 sur OpenAlexafffund
Matthew P. G. Robbins, Niayesh Afshordi, Alan O. Jamison, Robert B. Mann

Notice bibliographique

RevueClassical and Quantum Gravity · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCold Atom Physics and Bose-Einstein Condensates
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueUniversity of WaterlooNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAsian Office of Aerospace Research and Development
Mots-clésPhysicsGravitational waveDetectorBose–Einstein condensateGravitational-wave observatorySensitivity (control systems)Noise (video)Parametric statisticsSchumann resonancesResonance (particle physics)Parametric oscillatorQuantum electrodynamicsModulation (music)Einstein TelescopeComputational physicsQuantum mechanicsOpticsAcousticsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An interesting proposal for detecting gravitational waves involves quantum metrology of Bose–Einstein condensates (BECs). We consider a forced modulation of the speed of sound of a BEC, whose modulation frequency matches that of an incoming continuous gravitational wave. The speed of sound modulation induces parametric resonance in the BEC, which in turn enhances sensitivity of the BEC to gravitational waves. We find that such a BEC detector could potentially be used to detect gravitational waves across several orders of magnitude in frequency, with the sensitivity depending on the speed of sound, size of the condensate, and frequency of the phonons. We discuss the sensitivity of a possible BEC experiment and comment on the current technological limitations. We also comment on the noise sources as well as what is necessary for such a detector to become feasible.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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