文献

J-GLOBAL ID：202002242065352643   整理番号：20A1936558

ツリウム原子のBose-Einstein凝縮を達成するための機械学習【JST・京大機械翻訳】

Machine learning for achieving Bose-Einstein condensation of thulium atoms

著者 (13件)： Davletov E. T. (Russian Quantum Center, Business Center “Ural,” 100A Novaya street, Skolkovo, Moscow 143025, Russia) ,  Davletov E. T. (Moscow Institute of Physics and Technology, Institutskii per. 9, Dolgoprudny, Moscow Region 141701, Russia) ,  Tsyganok V. V. (Russian Quantum Center, Business Center “Ural,” 100A Novaya street, Skolkovo, Moscow 143025, Russia) ,  Tsyganok V. V. (Moscow Institute of Physics and Technology, Institutskii per. 9, Dolgoprudny, Moscow Region 141701, Russia) ,  Tsyganok V. V. (National University of Science and Technology, Leninsky Prospekt 4, Moscow 119049, Russia) ,  Khlebnikov V. A. (Russian Quantum Center, Business Center “Ural,” 100A Novaya street, Skolkovo, Moscow 143025, Russia) ,  Pershin D. A. (Russian Quantum Center, Business Center “Ural,” 100A Novaya street, Skolkovo, Moscow 143025, Russia) ,  Pershin D. A. (P. N. Lebedev Institute RAS, Leninsky Prospekt 53, Moscow 119991, Russia) ,  Shaykin D. V. (Russian Quantum Center, Business Center “Ural,” 100A Novaya street, Skolkovo, Moscow 143025, Russia) ,  Shaykin D. V. (Moscow Institute of Physics and Technology, Institutskii per. 9, Dolgoprudny, Moscow Region 141701, Russia) ,  Akimov A. V. (Russian Quantum Center, Business Center “Ural,” 100A Novaya street, Skolkovo, Moscow 143025, Russia) ,  Akimov A. V. (P. N. Lebedev Institute RAS, Leninsky Prospekt 53, Moscow 119991, Russia) ,  Akimov A. V. (Texas A&M University, 4242 TAMU, College Station, Texas 77843, USA)
資料名： Physical Review. A  (Physical Review. A)
巻： 102  号： 1  ページ： 011302  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0323D  ISSN： 2469-9926  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bose-Einstein凝縮(BEC)は広範囲の研究活動のための強力なツールであり,その多くは量子シミュレーションに関係する。種々の問題は,異なる原子種から恩恵を受ける可能性があるが,BEC温度に対する量子シミュレーションに興味深い新しい種の冷却は,かなりの量の最適化を必要とし,通常,困難な実験作業であると考えられている。本研究では,ツリウム原子の蒸発冷却を最適化し,532nm近くの光双極子トラップでBECを達成したBayes機械学習技術を実行した。開発したアプローチは,それらの特性の付加的研究なしに,他の新しい原子種を量子縮退に冷却するために使用できる。Copyright 2020 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *凝縮 ,  最適化 ,  *ツリウム ,  蒸発冷却 ,  *Bose凝縮 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 量子シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 原子と光子の相互作用  (BH03060F) ,  量子光学一般  (BD04010X)

タイトルに関連する用語 (4件)： ツリウム ,  原子 ,  Bose-Einstein凝縮 ,  機械学習