7、光晶格中量子气体的单格点和单原子分辨成像与操控

光晶格中量子气体的单格点和单原子分辨成像与操控

1 高分辨率和单原子灵敏荧光成像

1.1 传统成像技术的局限

在超冷量子气体研究中,吸收成像作为一种标准成像技术,难以实现单原子灵敏度的检测。这主要是因为激光束与单个原子相互作用时吸收有限,在典型实验条件下,这种吸收小于伴随的光子散粒噪声。尽管分辨率低至 1μm 的高分辨率图像已成功用于记录捕获量子气体的原位吸收图像,但仍未达到单原子灵敏检测的水平。

1.2 荧光成像的优势

荧光成像能够克服吸收成像信号 - 噪声比有限的问题,为高分辨率成像与单原子灵敏度的结合提供了可行途径。通过激光诱导荧光,并将原子捕获在非常深的势阱中,单个原子可以散射数十万光子,其中数千个最终被检测到,从而实现单原子检测的优异信号 - 噪声比。

1.3 荧光成像的发展与应用

早期,D. Weiss 团队首次将荧光成像应用于光晶格,他们将原子从磁光阱加载到晶格常数为 6μm 的三维晶格中。然而,对于典型的凝聚态实验,这种大间距晶格由于相邻势阱间的隧穿耦合几乎消失,用途有限。为了将荧光成像扩展到分辨率与典型晶格间距(d = 500nm)相当的范围,需要使用大数值孔径(NA)的显微镜物镜,因为经典光学中最小可分辨距离由 σ = λ/(2NA) 决定。

近期,Bakr 等人和 Sherson 等人展示了高分辨率成像技术,并将其应用于二维超流体到莫特绝缘体的相变成像。实验步骤如下:
1. 在紧密约束的势平面中创建二维玻色 - 爱因斯坦凝聚体。
2. 增加二维简单立方型晶格的深度,使系统处于超流态或莫特绝缘态。
3. 突然将晶格深度增加到 300 μK,

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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