Fugu-MT 論文翻訳(概要): Theory of the line shape of the 1S--2S transition for magnetically trapped antihydrogen

論文の概要: Theory of the line shape of the 1S--2S transition for magnetically trapped antihydrogen

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14614v2
Date: Thu, 16 Sep 2021 15:04:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-20 09:07:47.958735
Title: Theory of the line shape of the 1S--2S transition for magnetically trapped antihydrogen
Title（参考訳）: 1S--2S遷移の磁気的捕捉反水素に対する線状の理論
Authors: R. A. Gustafson and F. Robicheaux
Abstract要約: 磁気捕獲された$barrm H$における1S--2S遷移の線形状を決定する物理について検討する。 1つのゴールは、$barrm H$の大規模シミュレーションへの依存を、明確に定義された関数に対するより単純な統合に置き換えることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The physics that determines the line shape of the 1S--2S transition in magnetically trapped $\bar{\rm H}$ is explored. Besides obtaining an understanding of the line shape, one goal is to replace the dependence on large scale simulations of $\bar{\rm H}$ with a simpler integration over well defined functions. For limiting cases, analytic formulas are obtained. Example calculations are performed to illustrate the limits of simplifying assumptions. We also describe a $\chi^2$ method for choosing experimental parameters that can lead to the most accurate determination of the transition frequency.
Abstract（参考訳）: 磁気捕獲された$\bar{\rm H}$における1S--2S遷移の直線形状を決定する物理について検討する。直線形状の理解の他に、1つの目標は、$\bar{\rm h}$ の大規模シミュレーションへの依存を、よく定義された関数のより単純な積分に置き換えることである。限定の場合、解析式が得られる。例の計算は、仮定を単純化する限界を説明するために行われる。また、遷移周波数を最も正確に決定できる実験パラメータを選択するための$\chi^2$法についても述べる。

関連論文リスト

Learning with Norm Constrained, Over-parameterized, Two-layer Neural Networks [54.177130905659155]
近年の研究では、再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)がニューラルネットワークによる関数のモデル化に適した空間ではないことが示されている。本稿では,有界ノルムを持つオーバーパラメータ化された2層ニューラルネットワークに適した関数空間について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-29T15:04:07Z)
Projected Langevin dynamics and a gradient flow for entropic optimal transport [0.8057006406834466]
エントロピー規則化された最適輸送からサンプリングした類似拡散力学を導入する。部分多様体 $Pi(mu,nu)$ の誘導されたワッサーシュタイン幾何学の研究により、SDE はこの結合空間上のワッサーシュタイン勾配フローとみなすことができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-15T17:55:56Z)
One-dimensional pseudoharmonic oscillator: classical remarks and quantum-information theory [0.0]
位置の正の二次函数と逆二次函数の組合せであるポテンシャルの運動を考える。粒子エネルギーと、その成分の相対的な強度を記述する因子である$mathfraka$について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-13T11:50:51Z)
Theory of free fermions under random projective measurements [43.04146484262759]
本研究では,一次元自由フェルミオンを局所的占有数のランダム射影的測定対象とする解析的手法を開発した。問題の有効場理論として非線形シグマモデル(NLSM)を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-06T15:19:33Z)
Cross Entropy Benchmark for Measurement-Induced Phase Transitions [0.0]
本研究では, 線形クロスエントロピーを用いて測定誘起相転移を実験的にアクセスする可能性について検討する。弱い非偏極雑音に対しては、MIPTの符号はいまだに中間的なシステムサイズに存在していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:21:47Z)
Fast Margin Maximization via Dual Acceleration [52.62944011696364]
指数関数的尾の損失を持つ線形分類器を訓練するための運動量に基づく手法を提案し,解析する。この運動量に基づく法は、最大マルジン問題の凸双対、特にこの双対にネステロフ加速度を適用することによって導出される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-01T16:36:39Z)
Renormalized q-dependent Spin Susceptibility by inverting the Random Phase Approximation: Implications for quantitative assessment of the role of spin fluctuations in 2D Ising superconductor NbSe$_{2}$ [0.0]
静的$chi(mathbfq)$を計算する別の方法を説明し、これは追加のプログラミングなしでほとんどの一般的なDFTコードに適用できる。スピン揺らぎの構造はより複雑であり、揺らぎスペクトルは $mathbfqapprox (0.2,0)$ で急激にピークとなる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-27T14:09:59Z)
A New Framework for Variance-Reduced Hamiltonian Monte Carlo [88.84622104944503]
分散還元型ハミルトン・モンテカルロ法 (HMC) の新たなフレームワークを提案し,$L$-smooth および $m$-strongly log-concave 分布からサンプリングする。本研究では,SAGA法やSVRG法をベースとした非バイアス勾配推定器を用いて,バッチサイズを小さくすることで,高い勾配効率が得られることを示す。総合的および実世界のベンチマークデータによる実験結果から、我々の新しいフレームワークは、完全な勾配と勾配HMCアプローチを著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-09T02:44:24Z)
A Random Matrix Analysis of Random Fourier Features: Beyond the Gaussian Kernel, a Precise Phase Transition, and the Corresponding Double Descent [85.77233010209368]
本稿では、データサンプルの数が$n$である現実的な環境で、ランダムフーリエ(RFF)回帰の正確さを特徴付けます。この分析はまた、大きな$n,p,N$のトレーニングとテスト回帰エラーの正確な推定も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-09T02:05:40Z)
Sample Complexity of Asynchronous Q-Learning: Sharper Analysis and Variance Reduction [63.41789556777387]
非同期Q-ラーニングはマルコフ決定過程(MDP)の最適行動値関数(またはQ-関数)を学習することを目的としている。 Q-関数の入出力$varepsilon$-正確な推定に必要なサンプルの数は、少なくとも$frac1mu_min (1-gamma)5varepsilon2+ fract_mixmu_min (1-gamma)$の順である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-04T17:51:00Z)
Quantum Algorithms for Simulating the Lattice Schwinger Model [63.18141027763459]
NISQとフォールトトレラントの両方の設定で格子シュウィンガーモデルをシミュレートするために、スケーラブルで明示的なデジタル量子アルゴリズムを提供する。格子単位において、結合定数$x-1/2$と電場カットオフ$x-1/2Lambda$を持つ$N/2$物理サイト上のシュウィンガーモデルを求める。 NISQと耐故障性の両方でコストがかかるオブザーバブルを、単純なオブザーバブルとして推定し、平均ペア密度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-25T19:18:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。