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Enregistrement W4408601957 · doi:10.1117/12.3054199

Contrast enhancement of echo atom interferometers using optical channeling and optimization of near resonant Bragg scattering

2025· article· en· W4408601957 sur OpenAlexaff
Gehrig Carlse, Jaskaran Randhawa, Eduardo Ramos, Thomas Vacheresse, Alexander Pouliot, A. Kumarakrishnan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCold Atom Physics and Bose-Einstein Condensates
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstronomical interferometerOpticsEcho (communications protocol)Atom (system on chip)Atom opticsContrast (vision)ScatteringPhysicsHigh contrastMaterials scienceInterferometryOptoelectronicsAtomic physicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate channeling oscillations in the contrast of a density grating formed by exposing a sample of ultracold atoms to an optical standing-wave pulse. We show that these dynamics can be imprinted on the free-induction decay signal following standing wave excitation as well as on the echo signal associated with a two-pulse atom interferometer (Carlse et al. Phys. Rev. A, 109, 043307 (2024)). Experimental results are supported by a simple model, which describes the grating contrast as the combination of two separate physical effects, namely, matter-wave interference and classical optical channeling resulting in Pendellösung-like oscillations. We also investigate the characteristics of near resonant Bragg scattering (Carlse et al. Phys. Rev. A. 110, 043306 (2024)), the underlying process that produces the echo signal. We explore how the density modulation produced in an atomic sample by momentum state interference and optical channeling can be optimally read out using a coherently Bragg-scattered traveling-wave electric field. When both the channeling and Bragg scattering processes are optimized, we report a 20-fold increase in scattering efficiency.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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