論文の概要: Learning from machine learning: optimization of the Bose-Einstein
condensate of the thulium atom at a 1064 trap
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06795v2
- Date: Wed, 7 Feb 2024 15:36:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 19:48:23.269539
- Title: Learning from machine learning: optimization of the Bose-Einstein
condensate of the thulium atom at a 1064 trap
- Title（参考訳）: 機械学習からの学習: 1064トラップにおけるツリウム原子のボース・アインシュタイン凝縮の最適化
- Authors: D.A. Kumpilov, D.A. Pershin, I.S. Cojocaru, V.A. Khlebnikov, I.A.
Pyrkh, A.E. Rudnev, E.A. Fedotova, K.A. Khoruzhii, P.A. Aksentsev, D.V.
Gaifutdinov, A.K. Zykova, V.V. Tsyganok, A.V. Akimov
- Abstract要約: 1064nmの双極子トラップにおけるツリウム原子の凝縮の例として,機械学習から物理を学ぶ可能性を示す。
機械学習の結果から洞察を得た結果、3体組換えプロセスが原子の数を制限している可能性が示唆された。
- 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 number of atoms in Bose-Einstein condensate determines the scale of
experiments that can be performed, making it crucial for quantum simulations.
Optimization of the number of atoms in the condensate is a complicated problem
which could be efficiently solved using machine learning technique.
Nevertheless, this approach usually does not give any insight in the underlying
physics. Here we demonstrate possibility to learn physics from the machine
learning on an example of condensation of thulium atoms at a 1064-nm dipole
trap. Optimization of the number of condensed atoms revealed a saturation.
Drawing insights from machine learning results, it was concluded that a 3-body
recombination process was likely limiting the number of atoms. This limitation
was successfully overcome by leveraging Fano-Feshbach resonances.
- Abstract（参考訳）: ボース=アインシュタイン凝縮体中の原子の数は実験の規模を決定するため、量子シミュレーションには不可欠である。
凝縮体中の原子数の最適化は、機械学習技術を用いて効率的に解ける複雑な問題である。
しかしながら、このアプローチは通常、基礎となる物理学についての洞察を与えない。
ここでは1064nmの双極子トラップでツリウム原子の凝縮の例として,機械学習から物理を学ぶ可能性を示す。
凝縮原子数の最適化により飽和が明らかになった。
機械学習の結果から得られた知見から、3体の組換えプロセスは原子数を制限する可能性が高いと結論づけた。
この制限はファノ・フェシュバッハ共鳴を利用して達成された。
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