論文の概要: Robust double Bragg diffraction via detuning control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04754v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 09:21:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 22:46:24.865442
• Title: Robust double Bragg diffraction via detuning control
• Title（参考訳）: デチューニング制御によるロバストダブルブラッグ回折
• Authors: Rui Li, V. J. Martínez-Lahuerta, S. Seckmeyer, Klemens Hammerer, Naceur Gaaloul,
• Abstract要約: 二重ブラッグ回折(DBD)の新しい理論モデルと数値最適化を提案する。 いわゆる「準ブラッグ政権」におけるマグナス展開に基づく効果的な2レベルハミルトニアンを導出する。 我々は、偏極誤差とドップラー効果の両方に対して頑健性を示す人工知能支援の最適デチューニング制御プロトコルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6198798154032146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new theoretical model and numerical optimization of double Bragg diffraction (DBD), a widely used technique in atom interferometry. We derive an effective two-level-system Hamiltonian based on the Magnus expansion in the so-called "quasi-Bragg regime", where most Bragg-pulse atom interferometers operate. Furthermore, we extend the theory to a five-level description to account for Doppler detuning. Using these derived effective Hamiltonians, we investigate the impacts of AC-Stark shift and polarization errors on the double Bragg beam-splitter, along with their mitigations through detuning control. Notably, we design a linear detuning sweep that demonstrates robust efficiency exceeding 99.5% against polarization errors up to 8.5%. Moreover, we develop an artificial intelligence-aided optimal detuning control protocol, showcasing enhanced robustness against both polarization errors and Doppler effects. This protocol achieves an average efficiency of 99.92% for samples with a finite momentum width of 0.05$\hbar k_L$ within an extended polarization error range of up to 10%.
• Abstract（参考訳）: 原子間干渉法において広く用いられている2重ブラッグ回折(DBD)の新たな理論モデルと数値最適化について述べる。 我々は、ほとんどのブラッグパルス原子干渉計が動作するいわゆる「準ブラッグ系」におけるマグナス展開に基づく効果的な2レベルハミルトニアンを導出する。 さらに,ドップラーの変形を考慮した5段階の記述に拡張する。 これらの導出された実効ハミルトニアンを用いて、二重ブラッグビームスプリッターにおける交流スタークシフトと偏光誤差の影響と、デチューニング制御による緩和について検討する。 特に、偏極誤差に対して99.5%を超える堅牢な効率を最大8.5%まで示す線形デチューニングスイープを設計する。 さらに,偏極誤差とドップラー効果の両方に対して強靭性を示す人工知能支援型最適デチューニング制御プロトコルを開発した。 このプロトコルは、有限運動量幅0.05$\hbar k_L$のサンプルに対して、最大10%まで拡張偏光誤差範囲で99.92%の平均効率を達成する。

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