🔬 atomic physics
A delay-programmable two-color femtosecond source for multiphoton ionization studies based on chirped-seed NOPA
本文提出了一种基于啁啾种子非共线光参量放大器的延迟可编程双色飞秒光源，该光源能够灵活产生具有可调时间延迟的独立可调脉冲，并在针对囚禁锂原子的 COLTRIMS 实验中成功验证，揭示了依赖于延迟的多光子电离路径。
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645 篇论文
原子物理探索物质的最基础构成，研究原子如何相互作用以及它们内部的电子与原子核如何运作。这一领域不仅是理解量子力学的基石，也推动了激光技术、原子钟和量子计算等现代科技的飞速发展。在 Gist.Science 上，我们致力于让前沿科学变得触手可及，让复杂概念不再高深莫测。
本类别收录的所有预印本均直接来自 arXiv。Gist.Science 团队会实时追踪并处理该领域最新发布的每一篇预印本，为您同时提供通俗易懂的科普解读与详尽的技术摘要，助您快速把握研究核心。以下是本分类下最新的原子物理研究论文，欢迎查阅。
🔬 atomic physics
Unified approach to time-resolved x-ray and electron diffraction imaging
本文提出了一个统一的基于量子场的理论框架，该框架能够一致地描述时间分辨X射线衍射和超快电子衍射，从而实现对这两种技术的系统比较，并将其应用于模拟石墨烯中激光驱动的电子动力学。
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MuDirac 1.3.0: A Sustainable Software Tool for Calculating Ground State Nuclear Properties Using Muonic X-Ray Measurements
本文介绍了 MuDirac 1.3.0，这是一款可持续且高效的开源软件工具，它通过基于双参数费米分布对μ子 X 射线跃迁能量进行建模，使μ子负介子研究社区能够准确计算核性质，例如电荷半径。
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Long-range states in collisions of ultracold molecules
利用耦合通道计算对 Rb+KRb 原型模型的研究表明，具有强长程特征和弱短程耦合的近阈值束缚态可存在于远低于阈值的能区，表现出长寿命并具备诱导窄 Feshbach 共振的潜力，同时很大程度上免受混沌短程动力学和激光诱导破坏的影响。
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International Optical Clock Comparison Using the European Optical Fiber Network
本文报道了通过光纤网络在欧洲四个计量研究所之间成功开展为期两个月的七台光钟国际比对，实现了低至的频率比不确定度，并为未来重新定义国际单位制秒提供了关键数据。
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Nonlinear-enhanced wideband sensing via subharmonic excitation of a quantum harmonic oscillator
本文表明，通过对量子谐振子进行次谐波激发，并利用经典输入态保持长相干时间，可实现超越标准量子极限的射频电场测量精度。
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Precision Spectroscopy of 2S-nS Transitions in Atomic Hydrogen: A Determination of the Proton Charge Radius
本文报道了低温原子氢中2S-nS（n=8、9、10）双光子跃迁的高精度绝对频率测量结果，所得质子电荷半径为0.8433(31) fm，里德伯频率与CODATA 2022推荐值高度吻合。
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Development of a compact cryogenic Penning trap with permanent magnets: An intermediate step toward the Shanghai Penning Trap
本文报道了利用永磁体成功研制并演示了一种紧凑、低成本的低温彭宁阱，该装置既可作为即将建成的上海彭宁阱的功能性测试平台，也可作为用于离子囚禁、冷却及光谱研究的通用平台。
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Quantum Vector Signal Analyzer: Wideband Electric Field Sensing via Motional Raman Transitions
本文提出并演示了一种利用单囚禁离子中的运动拉曼跃迁的量子传感技术，实现了在频率、相位和幅度上具有高精度的超灵敏、宽带射频电场探测，其带宽较以往方法提升超过 800 倍，且工作于标准量子极限以下。
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What is the diatomic molecule with the largest dipole moment?
本文介绍了一种被简化为解析表达式的机器学习模型，该模型仅利用原子性质预测双原子分子的电偶极矩，从而筛选出具有最大偶极矩的分子并揭示潜在的化学趋势。