論文の概要: Optimal cold atom thermometry using adaptive Bayesian strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11816v3
- Date: Fri, 21 Oct 2022 11:57:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-02-15 17:42:13.074192
- Title: Optimal cold atom thermometry using adaptive Bayesian strategies
- Title（参考訳）: 適応ベイズ戦略を用いた最適寒冷原子温度測定
- Authors: Jonas Glatthard, Jes\'us Rubio, Rahul Sawant, Thomas Hewitt, Giovanni
Barontini, Luis A. Correa
- Abstract要約: 本研究では,冷間原子温度推定の性能を大幅に向上させる適応型ベイズフレームワークを提案する。
従来の手法とは異なり,提案手法は非形式的データの取得と処理を体系的に回避する。
特に測定されたデータが不十分でノイズの多い場合には、より信頼性の高い見積もりを作成できます。
- 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: Precise temperature measurements on systems of few ultracold atoms is of
paramount importance in quantum technologies, but can be very
resource-intensive. Here, we put forward an adaptive Bayesian framework that
substantially boosts the performance of cold atom temperature estimation.
Specifically, we process data from real and simulated release--recapture
thermometry experiments on few potassium atoms cooled down to the microkelvin
range in an optical tweezer. From simulations, we demonstrate that adaptively
choosing the release--recapture times to maximise information gain does
substantially reduce the number of measurements needed for the estimate to
converge to a final reading. Unlike conventional methods, our proposal
systematically avoids capturing and processing uninformative data. We also find
that a simpler non-adaptive method exploiting all the a priori information can
yield competitive results, and we put it to the test on real experimental data.
Furthermore, we are able to produce much more reliable estimates, especially
when the measured data are scarce and noisy, and they converge faster to the
real temperature in the asymptotic limit. Importantly, the underlying Bayesian
framework is not platform-specific and can be adapted to enhance precision in
other setups, thus opening new avenues in quantum thermometry.
- Abstract（参考訳）: 少数の超低温原子系の精密温度測定は、量子技術において最重要であるが、非常に資源集約的である。
本稿では,冷間原子温度推定の性能を大幅に向上させる適応型ベイズフレームワークを提案する。
具体的には,光学式ツイーザのマイクロケルビン領域に冷却された少数のカリウム原子について,実・模擬放出・捕獲熱量測定実験を行い,情報ゲインを最大化するために放出・回収時間を適応的に選択することで,推定値が最終読解に収束するために必要な測定回数を大幅に減少させることを示した。
従来の方法とは異なり,提案手法では不正なデータの捕捉と処理を体系的に避ける。
また,すべての事前情報を利用する単純な非適応的手法が競争的な結果をもたらすことを見出し,実実験データを用いて実験を行った。
さらに、測定されたデータが乏しくノイズの多い場合には、より信頼性の高い推定値を生成することができ、漸近的限界において実際の温度に収束する。
重要なことに、基盤となるベイズフレームワークはプラットフォーム固有のものではなく、他の設定での精度を高めるために適応できるため、量子温度測定において新たな道を開くことができる。
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