Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement Learning for Rotation Sensing with Ultracold Atoms in an Optical Lattice

論文の概要: Reinforcement Learning for Rotation Sensing with Ultracold Atoms in an Optical Lattice

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14473v2
Date: Mon, 28 Oct 2024 19:37:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-30 13:36:43.834130
Title: Reinforcement Learning for Rotation Sensing with Ultracold Atoms in an Optical Lattice
Title（参考訳）: 光格子中の超低温原子を用いた回転センシングのための強化学習
Authors: Liang-Ying Chih, Murray Holland,
Abstract要約: 本稿では,回転の慣性検知のための光学格子を用いたジャイロスコープの設計手法について検討する。同じ総尋問時間において、エンドツーエンドの設計は従来のブラッグ干渉計よりも20倍の感度向上をもたらす。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: In this paper, we investigate a design approach of reinforcement learning to engineer a gyroscope in an optical lattice for the inertial sensing of rotations. Our methodology is not based on traditional atom interferometry, that is, splitting, reflecting, and recombining wavefunction components. Instead, the learning agent is assigned the task of generating lattice shaking sequences that optimize the sensitivity of the gyroscope to rotational signals in an end-to-end design philosophy. What results is an interference device that is completely distinct from the familiar Mach-Zehnder-type interferometer. For the same total interrogation time, the end-to-end design leads to a 20-fold improvement in sensitivity over traditional Bragg interferometry.
Abstract（参考訳）: 本稿では,回転の慣性センシングのための光学格子を用いたジャイロスコープ設計のための強化学習の設計手法について検討する。我々の手法は従来の原子干渉計、すなわち波動関数成分の分割、反射、再結合に基づくものではない。代わりに、学習エージェントは、エンドツーエンドの設計哲学においてジャイロスコープの感度から回転信号への感度を最適化する格子揺らぎシーケンスを生成するタスクを割り当てる。その結果、親しみやすいマッハ・ツェンダー型干渉計とは全く異なる干渉装置が誕生した。同じ総尋問時間において、エンドツーエンドの設計は従来のブラッグ干渉計よりも20倍の感度向上をもたらす。

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