論文の概要: Machine-learning-assisted material and geometry characterization from Casimir force measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15763v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 07:07:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.780695
• Title: Machine-learning-assisted material and geometry characterization from Casimir force measurement
• Title（参考訳）: カシミール力測定による機械学習支援材料と幾何学的特徴
• Authors: Hideo Iizuka, Shanhui Fan,
• Abstract要約: 量子真空揺らぎはブロードバンド電磁源を提供する。 変動は広い周波数範囲で物質誘電率を測定することができることを示す。 我々の研究は、真空揺らぎを自然に存在するブロードバンド電磁源として利用する可能性を強調した。
• 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: A broadband electromagnetic source is important for scientific and technological applications. Quantum vacuum fluctuations, which manifest most prominently in the Casimir effect, provide a fundamentally broadband electromagnetic source. Here we explore a potential consequence of the broadband nature of quantum vacuum fluctuations, by showing that such fluctuations can enable measurement of material permittivity over a broad frequency range. Specifically, we consider the Casimir force in a parallel-plate geometry, with one plate covered by a nanoscopic thin film. Using a machine learning approach, we show that one can infer both the thickness of the film and its permittivity over a broad frequency range, starting from the dependency of the Casimir forces on the spacing between the two plates. Our work highlights the application potential of using vacuum fluctuations as a naturally-existing broadband electromagnetic source for material characterization, and shows that the inverse problem in Casimir force calculation can be solved with machine learning.
• Abstract（参考訳）: ブロードバンド電磁源は科学および技術応用において重要である。 カシミール効果で最も顕著に現れる量子真空ゆらぎは、基本的にブロードバンド電磁源を提供する。 ここでは、量子真空揺らぎのブロードバンド特性の潜在的影響について検討し、そのような揺らぎが広い周波数範囲で物質誘電率の測定を可能にすることを示す。 具体的には, パラレルプレート形状のカシミール力について検討し, 1枚の板をナノスコピック薄膜で被覆した。 機械学習を用いて,2枚の板間の間隔に対するカシミール力の依存性から,フィルムの厚みと誘電率の両方を広い周波数範囲で推定できることを示す。 本研究は, 真空揺らぎを物質特性評価のための自然発生ブロードバンド電磁源として用いる可能性を強調し, カシミール力計算における逆問題が機械学習によって解けることを示す。

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