从基态到激发态再到里德伯态的双光子激发过程
铯原子(Cs)从基态6S1/2到激发态6P3/2再到里德伯态44D5/2的双光子激发过程,
并通过数值计算和图形化展示来研究不同失谐条件下的拉比频率、AC Stark位移差以及散射概率的变化
结果显示,在给定的实验参数下,拉比频率较低,而AC Stark位移显著,尤其是对于里德伯态
from arc import *import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.constants import pi# # 导入ARC-Alkali-Rydberg-Calculator库中的Cs类
# from arc import-Cs# # 创建Cs对象
# cs = Cs()#铯原子(Cs)从基态6S1/2到激发态6P3/2再到里德伯态44D5/2的双光子激发过程,
# 并通过数值计算和图形化展示来研究不同失谐条件下的拉比频率、AC Stark位移差以及散射概率的变化
#结果显示,在给定的实验参数下,拉比频率较低,而AC Stark位移显著,尤其是对于里德伯态
cs = Cesium()# 探测光(probe)和耦合光(coupling)参数
Pp = 500e-9 # 探测光功率,单位:瓦特 (W)
wp = 3e-6 # 探测光束腰半径,单位:米 (m)
qp = 1 # 探测光偏振方向
Pc = 200e-3 # 耦合光功率,单位:瓦特 (W)
wc = 5e-6 # 耦合光束腰半径,单位:米 (m)
qc = -1 # 耦合光偏振方向# 基态量子数
fg = 4 # 超精细结构量子数 F
mfg = 0 # 总角动量磁量子数 mF# 激发态(6P3/2)量子数
ne = 6 # 主量子数 n
le = 1 # 角量子数 l
je = 1.5 # 总角动量量子数 j# 里德伯态(44D5/2)量子数
nr = 44 # 主量子数 n
lr = 2 # 角量子数 l
jr = 2.5 # 总角动量量子数 j
mjr = -2.5 # 总角动量磁量子数 mjSPD = "SPD" # 用于标识轨道角动量l对应的符号(S, P, D)# 失谐数组
Delta0 = 1.1e9 * 2 * pi # 中心失谐,单位:弧度/秒 (rad/s)
Delta = np.linspace(-2.5, 2.5, 1001) * 1e9 * 2 * pi # 扫描的失谐范围# 双光子里德伯激发计算
OmR, ACg, ACr, Psc = cs.twoPhotonRydbergExcitation(Pp, wp, qp, Pc, wc, qc, Delta0, fg, mfg, ne, le, je, nr, lr, jr, mjr
)print("\nRydberg Excitation 6S1/2 |%d,%d> to %d%c |%d/2,%d/2> via %dP_%d/2"% (fg, mfg, nr, SPD[lr], 2 * jr, 2 * mjr, ne, je * 2)
)
print("\n\tParameters:\tDelta/2pi = %2.2f GHz, Pp = %1.2f uW, wp = %2.1f um, qp=%d, Pc = %1.2f mW, wc = %2.1f um, qc=%d"% (Delta0 / 2.0 / pi * 1e-9,Pp * 1e6,wp * 1e6,qp,Pc * 1e3,wc * 1e6,qc,)
)
print("\n\tResults:\tOmR/2pi = %2.5f MHz\n\t\t\tACg/2pi = %2.5f MHz\n\t\t\tACr/2pi = %2.5f MHz\n\t\t\tDelta_AC/2pi = %2.5f MHz\n\t\t\tPsc = %f"% (OmR / 2.0 / pi * 1e-6,ACg / 2.0 / pi * 1e-6,ACr / 2.0 / pi * 1e-6,(ACg - ACr) / 2.0 / pi * 1e-6,Psc,)
)# 准备输出图形
[f, ax] = plt.subplots(1, 3, figsize=(16, 5))# 设置坐标轴标签和范围
ax[0].set_xlabel(r"$\Delta/2\pi$ (GHz)")
ax[0].set_ylabel(r"$\Omega/2\pi$ (MHz)")
ax[0].set_ylim([-10, 10])
ax[1].set_xlabel(r"$\Delta/2\pi$ (GHz)")
ax[1].set_ylabel(r"$\Delta_\mathrm{AC}/2\pi$ (MHz)")
ax[1].set_ylim([-20, 20])
ax[2].set_xlabel(r"$\Delta/2\pi$ (GHz)")
ax[2].set_ylabel(r"$P_\mathrm{sc}$")
ax[2].set_ylim([0, 0.25])# 添加零线作为参考
ax[0].plot(Delta / (2e9 * pi), 0 * Delta, "k--")
ax[1].plot(Delta / (2e9 * pi), 0 * Delta, "k--")# 循环计算并绘制数据
mj = -jr - 1
for m in range(int(2 * jr + 1)):mj += 1for mfg in [-fg, 0, fg]:[OmR, ACg, ACr, Psc] = cs.twoPhotonRydbergExcitation(Pp, wp, qp, Pc, wc, qc, Delta, fg, mfg, ne, le, je, nr, lr, jr, mj)if np.sum(np.abs(OmR)) > 0.1:ax[0].plot(Delta / (2e9 * pi), OmR / (2e6 * pi))ax[1].plot(Delta / (2e9 * pi), (ACg - ACr) / (2e6 * pi))ax[2].plot(Delta / (2e9 * pi),Psc,label=format("$\\vert%d,%d\\rangle\\rightarrow%d%c\\vert%1.0f/2,%1.0f/2\\rangle$"% (fg, mfg, nr, SPD[lr], 2 * jr, 2 * mj)),)# 添加图例和标题
ax[2].legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0., fontsize='small')
ax[1].set_title("Rydberg excitation 6S_{1/2} -> %dP_{%1.f/2} -> %d%c_{%1.0f/2}"% (ne, 2 * je, nr, SPD[lr], 2 * jr)
)plt.tight_layout() # 自动调整子图参数,使之填充整个图像区域
plt.show()# ax[2].legend(loc=1)
# ax[1].set_title(
# "Rydberg excitation 6S_{1/2} -> %dP_{%1.f/2} -> %d%c_{%1.0f/2}"
# % (ne, 2 * je, nr, SPD[lr], 2 * jr)
# )# plt.show()

相关文章:
从基态到激发态再到里德伯态的双光子激发过程
铯原子(Cs)从基态6S1/2到激发态6P3/2再到里德伯态44D5/2的双光子激发过程, 并通过数值计算和图形化展示来研究不同失谐条件下的拉比频率、AC Stark位移差以及散射概率的变化 结果显示,在给定的实验参数下,拉比频率较低…...
Clickhouse 外部存储引擎
文章目录 外部存储引擎分类MySQL引擎PostgreSQL引擎MongoDB引擎JDBC引擎ODBC引擎Kafka引擎RabbitMQ引擎File引擎URL引擎HDFS引擎 外部存储引擎分类 引擎类型描述特点MySQL从 MySQL 数据库中读取数据用于与 MySQL 数据库共享数据,支持读取 MySQL 表中的数据 支持 SQ…...
eclipse怎么配置jdk路径?
在Eclipse中配置JDK路径是一个简单的步骤,以下是配置JDK路径的步骤: 打开Eclipse:启动Eclipse IDE。 访问首选项: 在Eclipse的菜单栏中,选择 Window > Preferences(对于Mac OS X用户,选择 E…...
【前端】JavaScript 中的创建对象模式要点
博客主页: [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳] 本文专栏: 前端 文章目录 💯前言💯对象属性值中的引号规则💯对象属性换行与尾随逗号的使用💯工厂模式:灵活高效的对象创建💯自定义构造函数:通过…...
GWAS分析先做后学
大家好,我是邓飞。 GWAS分析是生物信息和统计学的交叉学科,上可以学习编程,下可以学习统计。对于Linux系统,R语言,作图,统计学,机器学习等方向,都是一个极好的入门项目。生物信息如…...
【系统设计】高可用之缓存基础
缓存的缘起 使用缓存的主要原因包括提高系统性能、降低数据库负载、提升用户体验和保证系统可用性。 在计算机体系结构中,由于处理器和存储器的处理时间不匹配,在处理器和一个较大较慢的设备之间插入一个更小更快的存储设备(如高速缓存&a…...
《Java核心技术I》volatile字段
volatile字段 有多处理器的计算机能够暂时在寄存器或本地内存缓存中保存内存值,其结果是,运行在不同处理器上的线程可能看到同一个内存位置上有不同的值。编译器可以改变指令执行的顺序以使吞吐量更大化,编译器不会选择可能改变代码语义的顺…...
2024运维故障记 | 12/2 网易云音乐崩了
#运维故障记# 前两天看到网易云音乐崩了的新闻,回想了一下,今年从网易云音乐到支付宝、还有微软,近期就发生了好几起运维届的故障。 今年来不及计数了,先做个记录。 明年看看运维届的大故障会发生多少,什么原因&…...
架构设计读后——微服务
1 微服务历史 2005年:Dr. Peter Rodgers提出"Micro-Web-Services"概念2011年:一个软件架构工作组使用"microservice"来描述一中架构模式2012年;这个工作组正式使用"microservice"来代表这个架构2012年&#x…...
软考高级架构-9.4.4-双机热备技术 与 服务器集群技术
一、双机热备 1、特点: 软硬件结合:系统由两台服务器(主机和备机)、一个共享存储(通常为磁盘阵列柜)、以及双机热备软件(提供心跳检测、故障转移和资源管理功能的核心软件)组成。 …...
聊聊前端工程化
深度解析前端工程化 近年来,随着前端技术的快速迭代和项目复杂度的增加,前端开发已经从简单的页面搭建演变为专业的工程化体系。前端工程化通过工具链、标准化和流程化手段,不仅提高了开发效率,也大幅提升了项目的可维护性和协…...
“放弃Redis Desktop Manager使用Redis Insight”:日常使用教程(Redis可视化工具)
文章目录 更新Redis Insight连接页面基础解释自动更新key汉化暂时没有找到方法, Redis Desktop Manager在连接上右键在数据库上右键在key上右键1、添加连接2、key过期时间 参考文章 更新 (TωT)ノ~~~ βyё βyё~ 现在在维护另一…...
mmdection配置-yolo转coco
基础配置看我的mmsegmentation。 也可以参考b站 :https://www.bilibili.com/video/BV1xA4m1c7H8/?vd_source701421543dabde010814d3f9ea6917f6#reply248829735200 这里面最大的坑就是配置coco数据集。我一般是用yolo,这个yolo转coco格式很难搞定&#…...
聚合支付系统/官方个人免签系统/三方支付系统稳定安全高并发 附教程
聚合支付系统/官方个人免签系统/三方支付系统稳定安全高并发 附教程 系统采用FastAdmin框架独立全新开发,安全稳定,系统支持代理、商户、码商等业务逻辑。 针对最近一些JD,TB等业务定制,子账号业务逻辑API 非常详细,方便内置…...
力扣67. 二进制求和
给你两个二进制字符串 a 和 b ,以二进制字符串的形式返回它们的和。 示例 1: 输入:a "11", b "1" 输出:"100" 示例 2: 输入:a "1010", b "1011" 输出&#…...
网络安全中的 SOC 是什么?
当今世界,网络威胁日益增多,确保网络安全已成为各种规模企业的首要任务。网络安全讨论中经常出现的一个术语是 SOC,即安全运营中心的缩写。但网络安全中的 SOC 是什么呢? SOC在防御网络威胁、管理安全事件和全天候监控系统方面发…...
16、鸿蒙学习——Visibility与(if...else)该如何选择
在鸿蒙中我们如果要控制一个组件的显示与隐藏可以设置组件的Visibility属性,也可使用(if...else)条件控制,具体我们该选择哪个?二者有什么区别呢? 1、Visibility 名称描述Hidden隐藏,但参与布局…...
PH热榜 | 2024-12-05
1. Oopsie 标语:用AI和会话回放调试Flutter和React Native应用 介绍:Zipy推出的Oopsie是一款你唯一需要的AI赋能移动端调试工具,它能提供▶️会话回放、🤖错误监控、💡AI生成的概要分析,以及🔥…...
Qt Chart 模块化封装曲线图
一 版本说明 二 完成示例 此文章包含:曲线轴设置,曲线切换,单条曲线显示,坐标轴。。。 三 曲线图UI创建 在UI界面拖放一个QWidget,然后在 Widget里面放一个 graphicsView 四 代码介绍 1 头文件 #include <QString> #include <QTimer> #include <QMessa…...
【AI系统】MobileFormer
MobileFormer 在本文中,将介绍一种新的网络-MobileFormer,它实现了 Transformer 全局特征与 CNN 局部特征的融合,在较低的成本内,创造一个高效的网络。通过本节,让大家去了解如何将 CNN 与 Transformer 更好的结合起来…...
接口测试中缓存处理策略
在接口测试中,缓存处理策略是一个关键环节,直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性,避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明: 一、缓存处理的核…...
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议)
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议) 是一种用于在一个自治系统(AS)内部传递路由信息的路由协议,主要用于在一个组织或机构的内部网络中决定数据包的最佳路径。与用于自治系统之间通信的 EGP&…...
大语言模型如何处理长文本?常用文本分割技术详解
为什么需要文本分割? 引言:为什么需要文本分割?一、基础文本分割方法1. 按段落分割(Paragraph Splitting)2. 按句子分割(Sentence Splitting)二、高级文本分割策略3. 重叠分割(Sliding Window)4. 递归分割(Recursive Splitting)三、生产级工具推荐5. 使用LangChain的…...
[ICLR 2022]How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks?
论文网址:pdf 英文是纯手打的!论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用 目录 1. 心得 2. 论文逐段精读 2.1. Abstract 2…...
【算法训练营Day07】字符串part1
文章目录 反转字符串反转字符串II替换数字 反转字符串 题目链接:344. 反转字符串 双指针法,两个指针的元素直接调转即可 class Solution {public void reverseString(char[] s) {int head 0;int end s.length - 1;while(head < end) {char temp …...
MODBUS TCP转CANopen 技术赋能高效协同作业
在现代工业自动化领域,MODBUS TCP和CANopen两种通讯协议因其稳定性和高效性被广泛应用于各种设备和系统中。而随着科技的不断进步,这两种通讯协议也正在被逐步融合,形成了一种新型的通讯方式——开疆智能MODBUS TCP转CANopen网关KJ-TCPC-CANP…...
ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析
数据集成平台ETLCloud,主要用于支持数据的抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)过程。提供了一个简洁直观的界面,以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...
Linux云原生安全:零信任架构与机密计算
Linux云原生安全:零信任架构与机密计算 构建坚不可摧的云原生防御体系 引言:云原生安全的范式革命 随着云原生技术的普及,安全边界正在从传统的网络边界向工作负载内部转移。Gartner预测,到2025年,零信任架构将成为超…...
七、数据库的完整性
七、数据库的完整性 主要内容 7.1 数据库的完整性概述 7.2 实体完整性 7.3 参照完整性 7.4 用户定义的完整性 7.5 触发器 7.6 SQL Server中数据库完整性的实现 7.7 小结 7.1 数据库的完整性概述 数据库完整性的含义 正确性 指数据的合法性 有效性 指数据是否属于所定…...
Caliper 负载(Workload)详细解析
Caliper 负载(Workload)详细解析 负载(Workload)是 Caliper 性能测试的核心部分,它定义了测试期间要执行的具体合约调用行为和交易模式。下面我将全面深入地讲解负载的各个方面。 一、负载模块基本结构 一个典型的负载模块(如 workload.js)包含以下基本结构: use strict;/…...
