随机惯性系统中实验参数的贝叶斯估计：理论、模拟与真空悬浮物体实验
光学
2023-01-02 v1 数据分析、统计与概率
摘要
高品质纳米机械振荡器可在连接经典与量子领域的实验中灵敏地探测力、质量或位移。这些随机系统的动力学本质上由作用的外力、黏滞耗散与热环境随机驱动之间的相互作用决定。惯性的重要性因而要求在原则上必须同时知晓位置与动量才能完整描述系统，这使其定量实验表征颇具挑战。我们引入一种通用方法，用于对随机惯性系统中的力场与环境参数进行贝叶斯推断，该方法仅基于系统所记录含噪位置的时间序列运行。该方法首先在带阻尼的模型随机谐波与非谐波振荡器的模拟轨迹上得到验证。随后，该方法被应用于在定制光场中悬浮的粒子的实验轨迹，并用于表征粒子在非线性Duffing势、静态或时变双势阱势以及非保守力场中的运动动力学。所提出的推断过程不对作用力场的性质或对称性作任何简化假设，并且以比替代推断方案通常所需短两个数量级的轨迹提供了稳健结果。除作为定量数据分析的有力工具外，它还可指导实验人员选择适当的采样频率(单个特征周期内至少20个测量点)与测量轨迹长度(至少10个周期)，以期望的准确度与精度估计力场与环境特征。
引用
@article{arxiv.2212.14043,
title = {Bayesian Estimation of Experimental Parameters in Stochastic Inertial Systems: Theory, Simulations, and Experiments with Objects Levitated in Vacuum},
author = {Martin Šiler and Vojtěch Svak and Alexandr Jonáš and Stephen H. Simpson and Oto Brzobohatý and Pavel Zemánek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.14043},
year = {2023}
}