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直接检测的光力学暗物质仪器
我们根据一种直接检测低质量暗物质的新方法提出了光学机械深色仪器（ODIN）。我们考虑在光力学腔中与超流体氦气相互作用。使用有效的场理论，我们计算了在高度人口组成的，驱动的腔体模式下，暗物质从声子上散射的速率。这个散射过程将声子沉积到其基态的第二个声学模式中。然后，通过与泵激光器的光力相互作用将沉积的声子（μEV范围）转换为光子（EV范围）。该光子可以有效地检测到该光子，从而提供了一种敏感的探测kev比例暗物质的手段。我们提供了对背景的现实估计，并讨论了与此类实验相关的技术挑战。我们计算了关于暗物质的投影限制 - 暗物质质量的核子相互作用范围为0.5至300 keV，并估计将来的设备可以探测到低至Oð10-32cm 2的横截面。
Λ型原子系统中双模压缩光场的暗度
自量子光学诞生之初，人们就知道光学状态的非经典特性（如压缩、反聚束和纠缠）易受衰减影响 [1]。通过衰减器（有损通道）传播时，光学状态的量子特征与环境共享，并在追踪环境时丢失。因此，人们长期以来一直努力减少制备和操纵这些状态时的损失，以增强其在量子信息处理 [2]、量子计量 [3] 和其他应用中的实用性。在本文中，我们挑战了这一范式，展示了一类非经典纠缠光态，它们不仅可以在衰减介质中传播而不受损失的影响，而且是由于这些损失而产生的。也就是说，任何其他状态进入并传播通过该介质后，都会转换为该家族中的状态。我们将这些状态称为光学暗态（ OD ），类似于原子的暗态，原子的暗态虽然与原子跃迁共振，但不吸收光。与原子暗态类似， OD 态出现在 Λ 形原子系统中。两个基态通过两对场以类似拉曼的方式相互耦合。在每对场中，一个场是量子，另一个场是强激光（图 1 ( a )）。通过这种方式，量子场直接与原子基态相互作用：模式 ˆ a 下光子的吸收会将光子从能级 ∣ ñ 1 转移到能级 ∣ ñ 2 ，而模式 ˆ b 具有相反的效果。当两种模式都充满光子时，这些过程会叠加发生。此外，如果这些模式的状态是具有特定压缩参数（由光学模式和物质之间的有效耦合常数之比决定）的双模压缩真空（TMSV），则这两个过程会发生干涉相消，从而有效地阻止原子态和光学态的相互作用。然后，即使基态相干性衰减，该 OD 态也会在这种原子的气体中传播而不会发生任何损失或演变。这里研究的现象的物理与 [ 4 , 5 ] 的物理密切相关，其中两个宏观原子集合的纠缠是由耗散现象驱动的。事实上，正如我们在下面展示的，它们是产生光和原子纠缠态的相同的过程。
在 Belle 进行纠缠 B 介子对的量子测试……
Belle II 物理范围远远超出了 B 物理和 CPV：Charm、tau、精密 EW、夸克偶素物理、暗区搜索等。请参阅《Belle II 物理学书》，arXiv:1808.10567，689 页。注意：提出了使用 Tau 介子的量子测试（arXiv:2311.17555），但今天不会讨论。
MURF2040 超快速整流器
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超维计算与神经网络
摘要 — 超维计算 (HDC) 作为一种新兴的非冯·诺依曼计算范式得到了广泛关注。受人脑功能方式的启发，HDC 利用高维模式执行学习任务。与神经网络相比，HDC 表现出节能和模型尺寸较小等优势，但在复杂应用中的学习能力却低于平均水平。最近，研究人员观察到，当与神经网络组件结合时，HDC 可以获得比传统 HDC 模型更好的性能。这促使我们探索 HDC 理论基础背后的更深层次见解，特别是与神经网络的联系和差异。在本文中，我们对 HDC 和神经网络进行了比较研究，以提供一个不同的角度，其中 HDC 可以从预先训练的极其紧凑的神经网络中衍生出来。实验结果表明，这种神经网络衍生的 HDC 模型可以分别比传统和基于学习的 HDC 模型实现高达 21% 和 5% 的准确率提高。本文旨在为这种流行的新兴学习方案的研究提供更多见解并指明未来方向。
MUR1560CT 超快速整流器
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