2 resultados para Ratchet-like motion

em ArchiMeD - Elektronische Publikationen der Universität Mainz - Alemanha


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The g-factor is a constant which connects the magnetic moment $vec{mu}$ of a charged particle, of charge q and mass m, with its angular momentum $vec{J}$. Thus, the magnetic moment can be writen $ vec{mu}_J=g_Jfrac{q}{2m}vec{J}$. The g-factor for a free particle of spin s=1/2 should take the value g=2. But due to quantum electro-dynamical effects it deviates from this value by a small amount, the so called g-factor anomaly $a_e$, which is of the order of $10^{-3}$ for the free electron. This deviation is even bigger if the electron is exposed to high electric fields. Therefore highly charged ions, where electric field strength gets values on the order of $10^{13}-10^{16}$V/cm at the position of the bound electron, are an interesting field of investigations to test QED-calculations. In previous experiments [H"aff00,Ver04] using a single hydrogen-like ion confined in a Penning trap an accuracy of few parts in $10^{-9}$ was obtained. In the present work a new method for precise measurement of magnetic the electronic g-factor of hydrogen-like ions is discussed. Due to the unavoidable magnetic field inhomogeneity in a Penning trap, a very important contribution to the systematic uncertainty in the previous measurements arose from the elevated energy of the ion required for the measurement of its motional frequencies. Then it was necessary to extrapolate the result to vanishing energies. In the new method the energy in the cyclotron degree of freedom is reduced to the minimum attainable energy. This method consist in measuring the reduced cyclotron frequency $nu_{+}$ indirectly by coupling the axial to the reduced cyclotron motion by irradiation of the radio frequency $nu_{coup}=nu_{+}-nu_{ax}+delta$ where $delta$ is, in principle, an unknown detuning that can be obtained from the knowledge of the coupling process. Then the only unknown parameter is the desired value of $nu_+$. As a test, a measurement with, for simplicity, artificially increased axial energy was performed yielding the result $g_{exp}=2.000~047~020~8(24)(44)$. This is in perfect agreement with both the theoretical result $g_{theo}=2.000~047~020~2(6)$ and the previous experimental result $g_{exp1}=2.000~047~025~4(15)(44).$ In the experimental results the second error-bar is due to the uncertainty in the accepted value for the electron's mass. Thus, with the new method a higher accuracy in the g-factor could lead by comparison to the theoretical value to an improved value of the electron's mass. [H"af00] H. H"affner et al., Phys. Rev. Lett. 85 (2000) 5308 [Ver04] J. Verd'u et al., Phys. Rev. Lett. 92 (2004) 093002-1

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In vielen Bereichen der industriellen Fertigung, wie zum Beispiel in der Automobilindustrie, wer- den digitale Versuchsmodelle (sog. digital mock-ups) eingesetzt, um die Entwicklung komplexer Maschinen m ̈oglichst gut durch Computersysteme unterstu ̈tzen zu k ̈onnen. Hierbei spielen Be- wegungsplanungsalgorithmen eine wichtige Rolle, um zu gew ̈ahrleisten, dass diese digitalen Pro- totypen auch kollisionsfrei zusammengesetzt werden k ̈onnen. In den letzten Jahrzehnten haben sich hier sampling-basierte Verfahren besonders bew ̈ahrt. Diese erzeugen eine große Anzahl von zuf ̈alligen Lagen fu ̈r das ein-/auszubauende Objekt und verwenden einen Kollisionserken- nungsmechanismus, um die einzelnen Lagen auf Gu ̈ltigkeit zu u ̈berpru ̈fen. Daher spielt die Kollisionserkennung eine wesentliche Rolle beim Design effizienter Bewegungsplanungsalgorith- men. Eine Schwierigkeit fu ̈r diese Klasse von Planern stellen sogenannte “narrow passages” dar, schmale Passagen also, die immer dort auftreten, wo die Bewegungsfreiheit der zu planenden Objekte stark eingeschr ̈ankt ist. An solchen Stellen kann es schwierig sein, eine ausreichende Anzahl von kollisionsfreien Samples zu finden. Es ist dann m ̈oglicherweise n ̈otig, ausgeklu ̈geltere Techniken einzusetzen, um eine gute Performance der Algorithmen zu erreichen.rnDie vorliegende Arbeit gliedert sich in zwei Teile: Im ersten Teil untersuchen wir parallele Kollisionserkennungsalgorithmen. Da wir auf eine Anwendung bei sampling-basierten Bewe- gungsplanern abzielen, w ̈ahlen wir hier eine Problemstellung, bei der wir stets die selben zwei Objekte, aber in einer großen Anzahl von unterschiedlichen Lagen auf Kollision testen. Wir im- plementieren und vergleichen verschiedene Verfahren, die auf Hu ̈llk ̈operhierarchien (BVHs) und hierarchische Grids als Beschleunigungsstrukturen zuru ̈ckgreifen. Alle beschriebenen Verfahren wurden auf mehreren CPU-Kernen parallelisiert. Daru ̈ber hinaus vergleichen wir verschiedene CUDA Kernels zur Durchfu ̈hrung BVH-basierter Kollisionstests auf der GPU. Neben einer un- terschiedlichen Verteilung der Arbeit auf die parallelen GPU Threads untersuchen wir hier die Auswirkung verschiedener Speicherzugriffsmuster auf die Performance der resultierenden Algo- rithmen. Weiter stellen wir eine Reihe von approximativen Kollisionstests vor, die auf den beschriebenen Verfahren basieren. Wenn eine geringere Genauigkeit der Tests tolerierbar ist, kann so eine weitere Verbesserung der Performance erzielt werden.rnIm zweiten Teil der Arbeit beschreiben wir einen von uns entworfenen parallelen, sampling- basierten Bewegungsplaner zur Behandlung hochkomplexer Probleme mit mehreren “narrow passages”. Das Verfahren arbeitet in zwei Phasen. Die grundlegende Idee ist hierbei, in der er- sten Planungsphase konzeptionell kleinere Fehler zuzulassen, um die Planungseffizienz zu erh ̈ohen und den resultierenden Pfad dann in einer zweiten Phase zu reparieren. Der hierzu in Phase I eingesetzte Planer basiert auf sogenannten Expansive Space Trees. Zus ̈atzlich haben wir den Planer mit einer Freidru ̈ckoperation ausgestattet, die es erlaubt, kleinere Kollisionen aufzul ̈osen und so die Effizienz in Bereichen mit eingeschr ̈ankter Bewegungsfreiheit zu erh ̈ohen. Optional erlaubt unsere Implementierung den Einsatz von approximativen Kollisionstests. Dies setzt die Genauigkeit der ersten Planungsphase weiter herab, fu ̈hrt aber auch zu einer weiteren Perfor- mancesteigerung. Die aus Phase I resultierenden Bewegungspfade sind dann unter Umst ̈anden nicht komplett kollisionsfrei. Um diese Pfade zu reparieren, haben wir einen neuartigen Pla- nungsalgorithmus entworfen, der lokal beschr ̈ankt auf eine kleine Umgebung um den bestehenden Pfad einen neuen, kollisionsfreien Bewegungspfad plant.rnWir haben den beschriebenen Algorithmus mit einer Klasse von neuen, schwierigen Metall- Puzzlen getestet, die zum Teil mehrere “narrow passages” aufweisen. Unseres Wissens nach ist eine Sammlung vergleichbar komplexer Benchmarks nicht ̈offentlich zug ̈anglich und wir fan- den auch keine Beschreibung von vergleichbar komplexen Benchmarks in der Motion-Planning Literatur.