論文の概要: Machine-Learning Optimization and Characterization of a High-Optical-Depth Two-Color Nanofiber Trap
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06798v1
- Date: Fri, 05 Jun 2026 00:57:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.494755
- Title: Machine-Learning Optimization and Characterization of a High-Optical-Depth Two-Color Nanofiber Trap
- Title（参考訳）: 高深度2色ナノファイバートラップの機械学習最適化と評価
- Authors: W. Crump, M. Sadeghi, M. D. Hoogerland,
- Abstract要約: 光ナノファイバーは、寒冷な原子において、大きな距離にわたって量子情報を結合する方法を提供する。
原子は2色の双極子トラップを使って表面の近くに閉じ込められる。
機械学習アルゴリズムを用いて、捕捉された原子の数を最適化し、伝送によって光密度を測定する。
- 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: Optical nanofibers provide a way of coupling quantum information in cold atoms across large distances, however, this coupling requires atoms to reside close to the nanofiber surface. Atoms can be trapped close to the surface using a two-color dipole trap. Here we present our experimental realization of a two-color dipole trap. We optimize the number of trapped atoms using a machine learning algorithm and measure the optical density via the transmission. We estimate the number of atoms in the trap to be approximately 1400 and the lifetime of the atoms in the trap to be 28 ms. Machine-learning optimization improved the on-resonance optical depth from 0.5 in the initial optimization stage to optical depths exceeding 15.
- Abstract（参考訳）: 光ナノファイバーは、大きな距離にわたって冷たい原子の量子情報を結合する方法を提供するが、この結合は、ナノファイバー表面の近くに原子を配置する必要がある。
原子は2色の双極子トラップを使って表面の近くに閉じ込められる。
ここでは,2色双極子トラップの実験的実現について述べる。
機械学習アルゴリズムを用いて、捕捉された原子の数を最適化し、伝送によって光密度を測定する。
トラップ内の原子数はおよそ1400個であり、トラップ内の原子の寿命は28ミリ秒であると推定した。 機械学習最適化により、初期最適化段階では0.5個から15個を超える光深度まで、オン共鳴光深度が改善された。
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