論文の概要: Surrogate-assisted three-dimensional Gross-Pitaevskii characterization of Bose-Einstein condensate transport on an atom chip
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.13762v2
- Date: Tue, 15 Sep 2026 10:23:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 14:56:08.085727
- Title: Surrogate-assisted three-dimensional Gross-Pitaevskii characterization of Bose-Einstein condensate transport on an atom chip
- Title（参考訳）: 原子チップ上のボース・アインシュタイン凝縮体の3次元Gross-Pitaevskiiによるキャラクタリゼーション
- Abstract要約: 我々は,マルチワイヤ原子チップ上での8,7ドルのボース・アインシュタイン凝縮(BEC)のミリスケール輸送を支援するサロゲート支援ワークフローを開発した。
勾配に基づく逆最適化は、7つの正規化強度と6つの輸送期間にまたがる42の現在のスケジュールを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We develop a surrogate-assisted workflow for millimeter-scale transport of a $^{87}$Rb Bose--Einstein condensate (BEC) on a multi-wire atom chip. Gradient-based inverse optimization generates 42 current schedules spanning seven regularization strengths and six transport durations. A low-cost Gaussian phase-space model ranks these schedules by endpoint overlap at three atom numbers. A Thomas--Fermi scaling (Ermakov) model estimates cloud dimensions for case-specific moving-grid construction. We then evaluate selected schedules in detail with the three-dimensional Gross--Pitaevskii equation (GPE). At $N=10^3$ and $T=0.5$ s, the surrogate predicts a larger axial center-of-mass (COM) excursion than at longer durations. The GPE confirms this prediction and reveals sloshing that persists through delivery, with an endpoint fidelity $F_{3D}=0.9244$. For all five longer transports, the surrogate predicts near-unit endpoint overlap for the top-ranked schedules, and GPE propagation using these schedules gives $F_{3D}>0.9997$. At $N=10^4$ and $T=2.0$ s, the surrogate-selected schedule similarly gives $F_{3D}=0.999932$. These results demonstrate that the surrogate estimates provide a useful low-cost basis for candidate screening, while GPE propagation resolves the transport dynamics and the delivered condensate state.
- Abstract（参考訳）: 我々は、マルチワイヤ原子チップ上での$^{87}$Rb Bose--Einstein condensate (BEC) のミリスケール輸送のためのサロゲート支援ワークフローを開発する。
勾配に基づく逆最適化は、7つの正規化強度と6つの輸送期間にまたがる42の現在のスケジュールを生成する。
低コストのガウス位相空間モデルでは、3つの原子番号で終端重なり合うことでこれらのスケジュールをランク付けする。
Thomas-Fermiスケーリングモデル(Ermakov)は、ケース固有の移動グリッド構築のために雲の次元を推定する。
次に,Gross--Pitaevskii方程式(GPE)を用いて,選択したスケジュールを詳細に評価する。
N=10^3$と$T=0.5$sでは、サロゲートは長い期間よりも大きな軸軸中心(COM)運動を予測する。
GPEはこの予測を確認し、エンドポイントの忠実度を$F_{3D}=0.9244$とすることで、デリバリを通じて持続するスロッシングを明らかにする。
5つの長い転送に対して、Surrogateはトップランクのスケジュールのほぼ単位のエンドポイントオーバーラップを予測し、これらのスケジュールを使用したGPEの伝搬は$F_{3D}>0.9997$を与える。
N=10^4$ および $T=2.0$ s の場合、代用されたスケジュールも同様に$F_{3D}=0.999932$ となる。
これらの結果から,サロゲート推定は候補検定に有用で,GPEの伝搬は輸送力学と供給凝縮状態の解消に有効であることがわかった。
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