【摘 要】
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相位作为光学晶格中玻色-爱因斯坦凝体的波函数中的重要参数,在实验中无法通过吸收成像或者原位成像从动量空间原子分布中直接得到波函数的相位信息。为了研究一维光晶格中玻
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院,北京大学信息科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61475007),西安市科技局高校人才服务企业项目(No.2019217114GXRC007CG008-GXYD7.2,No.2019217114GXRC007CG008-GXYD7.8)
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相位作为光学晶格中玻色-爱因斯坦凝体的波函数中的重要参数,在实验中无法通过吸收成像或者原位成像从动量空间原子分布中直接得到波函数的相位信息。为了研究一维光晶格中玻色-爱因斯坦凝体相位分布对动量空间原子分布的影响,建立了深度学习网络模型。首先,通过理论计算得到的32000组数据作为训练集和验证集。然后,在分析波函数的相位特征与动量空间的基础上,提出卷积循环神经网络模型进行光晶格中超冷原子动量预测的方法。经验证,模型训练得到的结果与理论求解薛定谔方程得到的结果相差1.76,相较BP(Back Propagat
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