Statistique de photons d'une jonction tunnel déduite de mesures de potentiel électrique à l'aide d'un amplificateur paramétrique Josephson
Bibliographic record
Abstract
On présente dans ce mémoire la mesure de la statistique de photons des fluctuations électromagnétiques micro-ondes d’une jonction tunnel placée à ultra-basse température. En particulier, on déduit cettedite statistique en mesurant les cumulants des fluctuations de courant générées par une jonction tunnel polarisée en courant continu et photoexcitée par un signal haute fréquence. On utilise un amplificateur paramétrique Josephson en tant que premier maillon de la chaîne d’amplification en raison de son bruit près de la limite quantique. On développe aussi un modèle pour tenir compte de sa saturation, celle-ci étant apparente à des puissances de signal incident très faibles. C’est, à ma connaissance, la première fois qu’un tel amplificateur est utilisé pour étudier la physique au sein du bruit émis par un conducteur mésoscopique. Les résultats mettent en évidence l’apparition d’un excès dans le quatrième cumulant lorsque la photoexcitation s’effectue au double de la fréquence de mesure. Un développement mathématique simple nous permet d’associer cet excès à la statistique de photons, sous la forme d’une augmentation – à nombre de photons fixe – de la variance du nombre moyen de photons contenue dans le signal. C’est en fait une signature de l’émission de paires de photons corrélés par la jonction tunnel photoexcitée. Ces résultats font le pont entre ceux obtenus précédemment par notre groupe de recherche quant aux cumulants d’ordre supérieur du bruit et ceux associées aux parallèles entre l’optique quantique et les fluctuations de courant des dispositifs mésoscopiques. [Gasse et al. PRL 111, 136601 (2013) ; Forgues et al. Scientific Reports 3, 2869 (2013) ; Forgues et al. PRL 113, 043602 (2014)] Ils dressent un portait intéressant du bruit photoexcité en termes normalement associés à l’optique quantique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".