論文の概要: Reinforcement-learning based matterwave interferometer in a shaken
optical lattice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11434v2
- Date: Wed, 21 Jul 2021 23:10:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-25 22:55:33.528349
- Title: Reinforcement-learning based matterwave interferometer in a shaken
optical lattice
- Title（参考訳）: 振動格子における強化学習に基づく物質波干渉計
- Authors: Liang-Ying Chih and Murray Holland
- Abstract要約: 本研究では1次元の加速度を高精度に測定するための物質波干渉計の設計を実証する。
これをベースとするシステムは、レーザービームを干渉させることによって生成された光学格子電位の超低温原子から構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We demonstrate the design of a matterwave interferometer to measure
acceleration in one dimension with high precision. The system we base this on
consists of ultracold atoms in an optical lattice potential created by
interfering laser beams. Our approach uses reinforcement learning, a branch of
machine learning, that generates the protocols needed to realize lattice-based
analogs of optical components including a beam splitter, a mirror, and a
recombiner. The performance of these components is evaluated by comparison with
their optical analogs. The interferometer's sensitivity to acceleration is
quantitatively evaluated using a Bayesian statistical approach. We find the
sensitivity to surpass that of standard Bragg interferometry, demonstrating the
future potential for this design methodology.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,1次元の加速度を高精度に計測するマターウェーブ干渉計の設計を示す。
これをベースとするシステムは、レーザービームを干渉させることによって生成された光学格子電位の超低温原子からなる。
本手法では,ビームスプリッタ,ミラー,リコンビネータなどの光学部品の格子ベースアナログを実現するために必要なプロトコルを生成する機械学習の一分野である強化学習を用いる。
これらの部品の性能は光学アナログと比較して評価される。
干渉計の加速度に対する感度はベイズ統計手法を用いて定量的に評価される。
標準ブラッグ干渉計を超越した感度が得られ、この設計手法の将来の可能性を示す。
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