論文の概要: Bayesian optimization enhanced magnetic field gradient detection based on spin-orbit coupled Bose-Einstein condensates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.04719v1
• Date: Tue, 03 Nov 2026 11:40:47 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-11-04 17:51:54.070481
• Title: Bayesian optimization enhanced magnetic field gradient detection based on spin-orbit coupled Bose-Einstein condensates
• Title（参考訳）: スピン軌道結合ボース-アインシュタイン凝縮体に基づくベイズ最適化による磁場勾配検出
• Abstract要約: 本研究では, 凝縮体の回転偏向角と磁場勾配の関係を確立することにより, 磁場勾配検出手法を提案する。 本稿では,鍵パラメータの最適組み合わせを自動かつ効率的に探索するベイズ最適化アルゴリズムを提案する。 その結果, 最適化したグラディメータは感度を5倍に向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.781946221567367
• License:
• Abstract: Magnetic field detection is of great significance in modern fields such as medical diagnostics, geological exploration, inertial navigation, and space physics. We have previously investigated the expansion dynamics of a spin-orbit-coupled Bose-Einstein condensate. Building on these results, here we propose a scheme for magnetic-field-gradient detection by establishing a quantitative relationship between the condensate's rotational deflection angle and the magnetic-field gradient. In this work, we present the parameter dependence of this scheme and perform a systematic optimization. We introduce a Bayesian optimization algorithm to automatically and efficiently search for the optimal combination of key parameters, thereby significantly enhancing the sensitivity of the magnetic field gradient measurement. The results show that the optimized gradiometer improves the sensitivity by a factor of five. This work not only provides a new approach for magnetic field gradient measurement but also serves as a reference for machine learning-empowered quantum precision measurement.
• Abstract（参考訳）: 磁場検出は、医学診断、地質探査、慣性航法、宇宙物理学などの現代分野において非常に重要である。 スピン軌道結合したボース=アインシュタイン凝縮体の膨張ダイナミクスを以前検討した。 これらの結果に基づいて, 凝縮体の回転偏向角と磁場勾配との定量的関係を確立することにより, 磁場勾配検出手法を提案する。 本研究では,本方式のパラメータ依存性を提示し,体系的な最適化を行う。 本研究では,鍵パラメータの最適組み合わせを自動かつ効率的に探索するベイズ最適化アルゴリズムを導入し,磁場勾配測定の感度を大幅に向上させる。 その結果, 最適化したグラディメータは感度を5倍に向上することがわかった。 この研究は磁場勾配測定の新しいアプローチを提供するだけでなく、機械学習を利用した量子精度測定の基準としても機能する。

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