当前位置: 首页 > news >正文

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/(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()

在这里插入图片描述

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&#x1f525…...

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&#xff0c;将介绍一种新的网络-MobileFormer&#xff0c;它实现了 Transformer 全局特征与 CNN 局部特征的融合&#xff0c;在较低的成本内&#xff0c;创造一个高效的网络。通过本节&#xff0c;让大家去了解如何将 CNN 与 Transformer 更好的结合起来…...

日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻

在如今就业市场竞争日益激烈的背景下&#xff0c;越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是&#xff0c;一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧&#xff1f;面对生疏的日语交流环境&#xff0c;即便提前恶补了…...

智慧医疗能源事业线深度画像分析(上)

引言 医疗行业作为现代社会的关键基础设施,其能源消耗与环境影响正日益受到关注。随着全球"双碳"目标的推进和可持续发展理念的深入,智慧医疗能源事业线应运而生,致力于通过创新技术与管理方案,重构医疗领域的能源使用模式。这一事业线融合了能源管理、可持续发…...

在Ubuntu中设置开机自动运行(sudo)指令的指南

在Ubuntu系统中&#xff0c;有时需要在系统启动时自动执行某些命令&#xff0c;特别是需要 sudo权限的指令。为了实现这一功能&#xff0c;可以使用多种方法&#xff0c;包括编写Systemd服务、配置 rc.local文件或使用 cron任务计划。本文将详细介绍这些方法&#xff0c;并提供…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

【JavaWeb】Docker项目部署

引言 之前学习了Linux操作系统的常见命令&#xff0c;在Linux上安装软件&#xff0c;以及如何在Linux上部署一个单体项目&#xff0c;大多数同学都会有相同的感受&#xff0c;那就是麻烦。 核心体现在三点&#xff1a; 命令太多了&#xff0c;记不住 软件安装包名字复杂&…...

安卓基础(aar)

重新设置java21的环境&#xff0c;临时设置 $env:JAVA_HOME "D:\Android Studio\jbr" 查看当前环境变量 JAVA_HOME 的值 echo $env:JAVA_HOME 构建ARR文件 ./gradlew :private-lib:assembleRelease 目录是这样的&#xff1a; MyApp/ ├── app/ …...

脑机新手指南(七):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(上)

一、OpenBCI_GUI 项目概述 &#xff08;一&#xff09;项目背景与目标 OpenBCI 是一个开源的脑电信号采集硬件平台&#xff0c;其配套的 OpenBCI_GUI 则是专为该硬件设计的图形化界面工具。对于研究人员、开发者和学生而言&#xff0c;首次接触 OpenBCI 设备时&#xff0c;往…...

Proxmox Mail Gateway安装指南:从零开始配置高效邮件过滤系统

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎莅临我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐&#xff1a;「storms…...

android RelativeLayout布局

<?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"android:layout_width"match_parent"android:layout_height"match_parent"android:gravity&…...

零知开源——STM32F103RBT6驱动 ICM20948 九轴传感器及 vofa + 上位机可视化教程

STM32F1 本教程使用零知标准板&#xff08;STM32F103RBT6&#xff09;通过I2C驱动ICM20948九轴传感器&#xff0c;实现姿态解算&#xff0c;并通过串口将数据实时发送至VOFA上位机进行3D可视化。代码基于开源库修改优化&#xff0c;适合嵌入式及物联网开发者。在基础驱动上新增…...