arXiv · AI· C. Z. Cao, J. Z. Han, M. Xiong, M. Deng, L. Wang, Q. Liu, X. Lv, M. Xue·· 9 小时前AI 评分35
利用强化学习控制原子四量子的本征非线性自旋动力学以实现磁场测量
Learning unified control of intrinsic nonlinear spin dynamics in atomic qudits for magnetometry
AI 导读
在161Dy f=21/2流形中，利用强化学习识别统一控制策略，将非线性的非线性塞曼效应（NLZ）转化为持续的计量资源。 该策略稳定实现了超过4dB的固定轴自旋压缩，包含状态制备开销的单原子磁场灵敏度达到13.9pT/√Hz，比标准量子极限高出约3dB。 该学习基控制为将多级原子传感器中不可避免的本征非线性动力学转化为计量优势提供了实验可行的路径。
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