OPTICAL STABILIZATION OF CHARGED DIELECTRIC NANOPARTICLES IN HYBRID TRAPS

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The results of a theoretical study of the dynamics of charged dielectric nanoparticles in a hybrid trap are presented. A new configuration of a hybrid trap is proposed, consisting of a surface electrodynamic trap with transparent electrodes and an optical dipole trap formed by a laser Gaussian beam. Dynamics simulation was carried out for silicon dioxide nanoparticles localized in a hybrid trap in an air environment, taking into account viscous friction. It is shown that the laser radiation intensity of the dipole trap can be used as a bifurcation parameter of the considered dynamical system to change the equilibrium position of nanoparticles. The proposed hybrid trap configuration can become a new platform for implementing an optomechanical Ising machine.

About the authors

E. V Soboleva

International Research and Educational Center for Physics of Nanostructures, ITMO University

Email: eliz.sobol239@gmail.com
Russian Federation, Saint Petersburg, 197101

D. P Shcherbinin

International Research and Educational Center for Physics of Nanostructures, ITMO University

Email: eliz.sobol239@gmail.com
Russian Federation, Saint Petersburg, 197101

S. S Rudyy

International Research and Educational Center for Physics of Nanostructures, ITMO University

Email: eliz.sobol239@gmail.com
Russian Federation, Saint Petersburg, 197101

A. V Ivanov

International Research and Educational Center for Physics of Nanostructures, ITMO University

Author for correspondence.
Email: eliz.sobol239@gmail.com
Russian Federation, Saint Petersburg, 197101

References

  1. P. Polimeno, A. Magazzu, M. A. Iati et al., Optical Tweezers and Their Applications, J. of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer 218, 131 (2018).
  2. Z. Liu and D. Zhao, Radiation Forces Acting on a Rayleigh Dielectric Sphere Produced by Highly Focused Elegant Hermite-cosine-Gaussian Beams, Optics Express 20, 2895 (2012).
  3. N. Viana, A. Mazolli, M. Neto et al., Absolute Calibration of Optical Tweezers, Appl. Phys. Lett. 88, 131110 (2006).
  4. G. P. Conangla, R. A. Rica and R. Quidant, Extending Vacuum Trapping to Absorbing Objects with Hybrid Paul-optical Traps, Nano Lett. 20, 6018 (2020).
  5. J.-M. Cui, S.-J. Sun, X.-W. Luo et al., Cold Hybrid Electrical-Optical Ion Trap, arXiv preprint arXiv:2306.10366 (2023).
  6. J. P´erez-R´ıos and C. Greene, Reactivity in Ion-neutral High Density Medias, EPJ Web of Conferences 113, 02004 (2016).
  7. J. Kwolek, D. Goodman, B. Slayton et al., Measurement of Charge Exchange Between Na and Ca+ in a Hybrid Trap, Phys. Rev. A 99, 052703 (2019).
  8. D. Shcherbinin, V. Rybin, S. Rudyi et al., Charged Hybrid Microstructures in Transparent Thin-film Ito Traps: Localization and Optical Control, Surfaces 6, 133 (2023).
  9. S. Rudyi, A. Ivanov, and D. Shcherbinin, Fractal Quasi-coulomb Crystals in Ion Trap with Cantor Dust Electrode Configuration, Fractal and Fractional 7, 686 (2023).
  10. U. Tanaka, M. Nakamura, K. Hayasaka et al., Creation of Double-well Potentials in a Surfaceelectrode Trap Towards a Nanofriction Model Emulator, Quantum Science and Technology 6, 024010 (2021).
  11. Y. Shi, H. Zhao, L. K. Chin et al., Optical Potentialwell Array for High-selectivity, Massive Trapping and Sorting at Nanoscale, Nano Lett. 20, 5193 (2020).
  12. T. Inagaki, Y. Haribara, K. Igarashi et al., A Coherent Ising Machine for 2000-node Optimization Problems, Science 354, 603 (2016).
  13. S. Tanaka, Y. Matsuda and N. Togawa, Theory of Ising Machines and a Common Software Platform for Ising Machines, 2020 25th Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC) 659 (2020).
  14. A. Lukas, Ising Formulations of Many NP Problems, Frontiers In Physics 2, 74887 (2014).
  15. N. Mohseni, P. L. McMahon and T. Byrnes, Ising Machines as Hardware Solvers of Combinatorial Optimization Problems, Nat. Rev. Phys. 4, 363 (2022).
  16. A. Marandi, Z. Wang, K. Takata et al., Network of Time-multiplexed Pptical Parametric Oscillators as a Coherent Ising Machine, Nature Photonics 8, 937 (2014).
  17. Y. Rah, Y. Jeong, S. Han et al., Low Power Coherent Ising Machine Based on Mechanical Kerr Nonlinearity, Nature Photonics 130, 073802 (2023).
  18. S. Razmkhah, M. Kamal, N. Yoshikawa et al., Josephson Parametric Oscillator Based Ising Machine, Phys. Rev. B 109, 014511 (2024).
  19. H. Du, Mie-scattering Calculation, Appl. Opt. 43, 1951 (2004).
  20. E. J. Davis, Periasamy and Ravindran, Single Particle Light Scattering Measurements Using the Electrodynamic Balance, Aerosol Science and Technology 1, 337 (1982).
  21. M. G. House, Analytic Model for Electrostatic Fields in Surface-electrode Ion Traps, Phys. Rev. A 78, 033402 (2008).
  22. Н. Н. Миролюбов, М. В. Костенко, М. Л. Левинштейн и др., Методы расчета электростатических полей, Высшая школа, Москва (1963), с.4.
  23. Saleh, Bahaa, Teich et al., Fundamentals of Photonics, John Wiley and Sons (2019).
  24. D. P. Shcherbinin, V. V. Rybin, S. S. Rudyi et al., Transparent Surface Radio-frequency Trap, SPIE Future Sensing Technologies 12327, 359 (2023).
  25. T. Leleu, U. Utsunomiya and K. Aihara, Combinatorial Optimization Using Dynamical Phase Transitions in Driven-dissipative Systems, Phys. Rev. 022118 (1995).
  26. F. B¨ohm, G. Verschaffelt and G. Van der Sande, A Poor Man’s Coherent Ising Machine Based on Optoelectronic Feedback Systems for Solving Optimization Problems, Nat. Commun. 10, 3538 (2019).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».