Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Jagiellonian University | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.creator | Luiz, Fabrício S. | - |
Autor(es): dc.creator | Junior, A. De Oliveira | - |
Autor(es): dc.creator | Fanchini, Felipe F. | - |
Autor(es): dc.creator | Landi, Gabriel T. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T21:39:38Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T21:39:38Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-01-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevA.105.022413 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/223518 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/223518 | - |
Descrição: dc.description | We consider probe-based quantum thermometry and show that machine classification can provide model-independent estimation with quantifiable error assessment. Our approach is based on the k-nearest-neighbor algorithm. The machine is trained using data from either computer simulations or a calibration experiment. This yields a predictor which can be used to estimate the temperature from new observations. The algorithm is highly flexible and works with any kind of probe observable. It also allows one to incorporate experimental errors, as well as uncertainties about experimental parameters. We illustrate our method with an impurity thermometer in a Bose gas, as well as in the estimation of the thermal phonon number in the Rabi model. | - |
Descrição: dc.description | Faculdade de Cilncias Unesp - Universidade Estadual Paulista Bauru | - |
Descrição: dc.description | Faculty of Physics Astronomy and Applied Computer Science Jagiellonian University | - |
Descrição: dc.description | Instituto de Física da Universidade de São Paulo | - |
Descrição: dc.description | Faculdade de Cilncias Unesp - Universidade Estadual Paulista Bauru | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Physical Review A | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Título: dc.title | Machine classification for probe-based quantum thermometry | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: