論文の概要: Inspiration from machine learning on example of optimization of the
Bose-Einstein condensate of thulium atoms in a 1064-nm trap
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06795v4
- Date: Wed, 13 Mar 2024 14:16:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 17:58:19.261663
- Title: Inspiration from machine learning on example of optimization of the
Bose-Einstein condensate of thulium atoms in a 1064-nm trap
- Title（参考訳）: 機械学習からの吸気 : 最適化の例
1064nm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
- 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: ボース=アインシュタイン凝縮体の原子数は実験の規模を決定する。
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。
- 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 complex 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,
which was explained as limitation imposed by a 3-body recombination process.
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を例に,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となり、3体組換えによる制限として説明された。
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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