MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017165115
■00520250211153125
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798346855347
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31764939
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a539
■1001  ▼aKhamis,  Sami  Saad  Sabie.
■24510▼aHUNTER/GNOME:  An  ELF  Search
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  California,  Los  Angeles▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a196  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-06,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Hamilton,  Paul.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Los  Angeles,  2024.
■520    ▼aThe  history  of  astronomy  has  shown  that  new  methods  of  sensing  open  new  windows  to  the  universe  and  often  lead  to  unexpected  discoveries.  Quantum  sensor  networks  in  combination  with  traditional  astronomical  observations  are  emerging  as  a  novel  modality  for  multi-messenger  astronomy.  Here  we  develop  a  generic  analysis  framework  that  uses  a  data-driven  approach  to  model  the  sensitivity  of  a  quantum  sensor  network  to  astrophysical  signals  heralding  beyond-the-Standard  Model  (BSM)  physics.  The  analysis  method  evaluates  correlations  between  sensors  to  search  for  BSM  signals  coincident  with  astrophysical  triggers  such  as  black  hole  mergers  or  supernovae.  Complementary  to  traditional  astroparticle  searches,  quantum  sensors  are  also  sensitive  to  wavelike  signals  from  exotic  quantum  fields.  This  analysis  method  can  be  applied  to  networks  of  different  types  of  quantum  sensors,  such  as  atomic  clocks,  matter-wave  interferometers,  and  nuclear  clocks,  which  can  probe  many  types  of  interactions  between  BSM  fields  and  standard  model  particles.We  use  this  analysis  method  to  carry  out  the  first  direct  search  for  BSM  fields  emitted  during  a  black  hole  merger.  Specifically  we  use  the  Global  Network  of  Optical  Magnetometers  for  Exotic  physics  (GNOME)  to  perform  a  search  for  exotic  low-mass  field  (ELF)  bursts  generated  in  coincidence  with  a  gravitational  wave  signal  from  a  binary  black  hole  merger  (S200311bg)  detected  by  LIGO/Virgo  on  the  11th  of  March  2020.  The  associated  gravitational  wave  heralds  the  arrival  of  the  ELF  burst  that  interacts  with  the  spins  of  fermions  in  the  magnetometers.  This  enables  GNOME  to  serve  as  a  tool  for  multi-messenger  astronomy.  Our  search  found  no  significant  events,  and  consequently  we  place  the  first  lab-based  limits  on  combinations  of  ELF  production  and  coupling  parameters.The  Heavy  Unseen  Neutrinos  from  Total  Energy-momentum  Reconstruction  experiment  uses  missing-mass  reconstruction  to  search  for  sterile  neutrinos  with  masses  in  the  20-280  keV  range.  Radioactive  131-Cs  contained  in  a  magneto-optical  trap  undergoes  electron  capture  decay,  giving  only  low-energy  products-  a  recoil  131-Xe  ion,  an  x-ray,  Auger  electron(s),  and  the  neutrino.  All  the  charged  decay  products  are  detected  with  high  solid  angle  efficiency  and  high  resolution  using  Reaction-Ion  Microscope  spectrometers,  and  x-rays  are  detected  with  position-sensitive  thin  scintillator  arrays.  We  report  progress  towards  the  first  ever  131Cs  MOT  and  most  precise  measurement  of  its  hyperfine  structure.
■590    ▼aSchool  code:  0031.
■650  4▼aAtomic  physics
■650  4▼aAstrophysics
■650  4▼aAstronomy
■653    ▼aAtomic  magnetometer
■653    ▼aStandard  Model
■653    ▼aNeutral  atoms
■653    ▼aQuantum  sensor  network
■653    ▼aBlack  hole  
■690    ▼a0748
■690    ▼a0596
■690    ▼a0606
■71020▼aUniversity  of  California,  Los  Angeles▼bPhysics  0666.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-06B.
■790    ▼a0031
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17165115▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서