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Enregistrement W4412529890 · doi:10.1016/j.ppnp.2025.104198

Ultra-cold atoms as quantum simulators for relativistic phenomena

2025· article· en· W4412529890 sur OpenAlexfundno aff
Ralf Schützhold

Notice bibliographique

RevueProgress in Particle and Nuclear Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCold Atom Physics and Bose-Einstein Condensates
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilUK Research and InnovationDeutsche ForschungsgemeinschaftMinistry of Colleges and UniversitiesUniversity of British ColumbiaEuropean Cooperation in Science and TechnologyGovernment of CanadaInstitut Périmètre de physique théoriqueInnovation, Science and Economic Development Canada
Mots-clésPhysicsUltracold atomQuantumCold fusionTheoretical physicsQuantum mechanicsNuclear physicsNuclear reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this article is to review developments regarding the use of ultra-cold atoms as quantum simulators. Special emphasis is placed on relativistic quantum phenomena, which are presumably most interesting for the audience of this journal. After a brief introduction into the main idea of quantum simulators and the basic physics of ultra-cold atoms, relativistic quantum phenomena of linear fields are discussed, including Hawking radiation, the Unruh effect, cosmological particle creation, the Gibbons-Hawking and Ginzburg effects, super-radiance, Sauter-Schwinger and Breit-Wheeler pair creation, as well as the dynamical Casimir effect. After that, the focus is shifted to phenomena of non-linear fields, such as the sine-Gordon model, the Kibble-Zurek mechanism, false-vacuum decay, and quantum back-reaction. In order to place everything into proper context, the basic underlying mechanisms of these phenomena are briefly recapitulated before their simulators are discussed. Even though effort is made to provide a review as fair as possible, there can be co claim of completeness and the selection as well as the relative weights of the topics may well reflect the personal view and taste of the author.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,274
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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