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Enregistrement W4308679297 · doi:10.1126/sciadv.add3854

Tracking the vector acceleration with a hybrid quantum accelerometer triad

2022· article· en· W4308679297 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysics and Sensor Technology
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésAccelerometerAccelerationInertial navigation systemComputer scienceScalar (mathematics)Quantum sensorPhysicsInertial measurement unitUnruh effectTracking (education)Inertial frame of referenceQuantumControl theory (sociology)Computer visionArtificial intelligenceMathematicsClassical mechanicsQuantum computerQuantum simulator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Robust and accurate acceleration tracking remains a challenge in many fields. For geophysics and economic geology, precise gravity mapping requires onboard sensors combined with accurate positioning and navigation systems. Cold atom–based quantum inertial sensors can potentially provide these high-precision instruments. However, current scalar instruments require precise alignment with vector quantities. Here, we present the first hybrid three-axis accelerometer exploiting the quantum advantage to measure the full acceleration vector by combining three orthogonal atom interferometer measurements with a classical navigation-grade accelerometer triad. Its ultralow bias permits tracking the acceleration vector over long time scales, yielding a 50-fold improvement in stability (6 × 10 −8 g ) over our classical accelerometers. We record the acceleration vector at a high data rate (1 kHz), with absolute magnitude accuracy below 10 μ g , and pointing accuracy of 4 μrad. This paves the way toward future strapdown applications with quantum sensors and highlights their potential as future inertial navigation units.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,400

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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