巨原子波导设置中的全息态及通过相位调制的动力学
人工智能
2026-05-19 v1
摘要
巨原子通过超出偶极近似的多个空间分离连接点耦合到波导，为基于干涉诱导的全息态（BIC）进行量子信息处理提供了灵活途径。尽管正在发展出面向巨原子量子网络的多巨原子体系结构，但巨原子之间直接耦合，特别是其相关耦合相，在原子动力学方面仍不够为人所理解。本文通过研究一个两巨原子波导-QED 模型，首次针对这一问题展开研究。我们表明，耦合相可用于控制两种光子和原子的 BIC 数量及其轮廓。更有趣的是，BIC 的存在导致各种动力学行为，为在巨原子波导-QED 系统中编制量子态演化提供了有效机制。我们的结果突显了耦合相工程作为控制干涉、全息态及非局域光-物质界面量子动力学的有用工具。
引用
@article{arxiv.2605.17877,
title = {PAIR: Prefix-Aware Internal Reward Model for Multi-Turn Agent Optimization},
author = {Wonjoong Kim and Yeonjun In and Sangwu Park and Dongha Lee and Chanyoung Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.17877},
year = {2026}
}
备注
Under Review