Для метрики: Attention Required! | Cloudflare

Содержание

%d0%bc%d0%b8%d0%bb%d1%8b%d0%b5 %d1%80%d0%b8%d1%81%d1%83%d0%bd%d0%ba%d0%b8 %d0%b4%d0%bb%d1%8f %d0%bc%d0%b5%d1%82%d1%80%d0%b8%d0%ba%d0%b8 %d0%bf%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b5%d1%80%d0%b0 %d0%bc%d0%b0%d0%bb%d1%8b%d1%88%d0%b0%d0%bc PNG, векторы, PSD и пнг для бесплатной загрузки

  • Мемфис дизайн геометрические фигуры узоры мода 80 90 х годов

    4167*4167

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • Мемфис шаблон 80 х 90 х годов стилей фона векторные иллюстрации

    4167*4167

  • естественный цвет bb крем цвета

    1200*1200

  • 80 основных форм силуэта

    5000*5000

  • green environmental protection pattern garbage can be recycled green clean

    2000*2000

  • Мемфис бесшовные модели 80 х 90 х стилей

    4167*4167

  • дизайн плаката премьера фильма кино с белым вектором экрана ба

    1200*1200

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • диско дизайн в стиле ретро 80 х неон

    5556*5556

  • Мемфис шаблон 80 х 90 х годов на белом фоне векторная иллюстрация

    4167*4167

  • аудиокассета изолированные вектор старая музыка ретро плеер ретро музыка аудиокассета 80 х пустой микс

    5000*5000

  • 80 летний юбилей дизайн шаблона векторные иллюстрации

    4083*4083

  • мемфис бесшовной схеме 80s 90 все стили

    4167*4167

  • 80 е брызги краски дизайн текста

    1200*1200

  • чат комментарий образование синий значок на абстрактных облако сообщение

    5556*5556

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • поп арт 80 х патч стикер

    2292*2293

  • поп арт 80 х патч стикер

    3508*2480

  • ретро стиль 80 х годов диско дизайн неон плакат

    5556*5556

  • Мемфис бесшовные модели 80 х 90 х стилей

    4167*4167

  • мемфис образца 80 s 90 стилей на белом фоневектор иллюстрация

    4167*4167

  • чат пузыри комментарии разговоры переговоры аннотация круг ба

    5556*5556

  • капсулы или пилюли витамина b4 диетические

    2000*2000

  • малыш парень им значок на прозрачных ба новорожденного весы вес

    5556*5556

  • но логотип компании вектор дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • милая ретро девушка 80 х 90 х годов

    800*800

  • 88 летний юбилей векторный дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • Ретро ретро пиксель

    4725*2658

  • be careful to slip fall warning sign carefully

    2500*2775

  • Комплекс витаминов группы В капсулы В4 на прозрачном фоне изолированные 3d визуализации

    2000*2000

  • Головной мозг гипноз психология синий значок на абстрактное облако ба

    5556*5556

  • цвет перо на воздушной подушке bb крем трехмерный элемент

    1200*1200

  • поп арт 80 х патч стикер

    2292*2293

  • поп арт 80 х патч стикер

    2292*2293

  • Красивая розовая и безупречная воздушная подушка bb крем косметика постер розовый красивый розовый Нет времени На воздушной

    3240*4320

  • поп арт 80 х патч стикер

    2292*2293

  • вектор скорости 80 значок

    1024*1024

  • поп арт 80 х патч стикер

    2292*2293

  • Элементы рок н ролла 80 х

    1200*1200

  • 80 летнего юбилея векторный дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • Векторная иллюстрация мультфильм различных овощей на деревянном ба

    800*800

  • 88 летний юбилей векторный дизайн шаблона иллюстрация

    4083*4083

  • ба конфеты шоколад

    800*800

  • поп арт 80 х патч стикер

    2292*2293

  • стрелка

    5556*5556

  • Параметры заказов и цели для Яндекс.Метрики

    Плагин позволяет назначить цели для посещения страниц корзины, и этапов оформления заказа: ввода контактной информации, выбора способа доставки, выбора способа оплаты, подтверждения заказа и передачи информации о составе заказа на заключительном этапе — странице с сообщением, что заказ принят.

    Плагин работает как с синхронной, так и с асинхронной загрузкой кода счетчика Метрики и протестирован со всеми стандартными темами оформления.

    Обработку любой цели можно отключить, просто оставив пустым идентификатор события в настройках плагина.

    Настройка

    Для работы необходимо указать название переменной с кодом счетчика Метрики. Обычно переменная называется yaCounterXXXXX где XXXXX это номер счетчика. Посмотреть точное название можно в коде счетчика.

    Плагин поддерживает отдельные настройки для каждой витрины. Даже если счетчик один для всех витрин, необходимо выполнить настройку для каждой витрины. Также необходимо помнить, что при изменении адреса поселения плагин необходимо настроить заново.

    Для каждого из шагов (корзина и т.д.), который является целью, необходимо указать идентификатор цели. Яндекс не рекомендует называть идентификатор также, как адрес страницы — придумайте какое-нибудь свое название, например для корзины ‘IN_CART’ и. д.

    Также для каждого события необходимо создать цель типа «Событие» в настройках Яндекс.Метрики. Подробнее о создании целей в помощи по Яндекс.Метрике. Для целей «Корзина» и «Заказ оформлен» цели необходимо сконфигурировать особым образом. Подробнее о передаче параметров интернет-магазинов в помощи по Яндекс.Метрике.

    Редактировать код счетчика в соответствии с рекомендациями Яндекса не нужно, нужны только идентификаторы целей.

    Примечания

    Яндекс.Метрика иногда притормаживает с обработкой результатов.

    Если возникли трудности, не стесняйтесь обратиться за поддержкой.

    «Яндекс» выкатил несколько обновлений для «Метрики 2.0»

    В новой версии «Метрики» теперь заработал «Вебвизор», появилась возможность атрибуции трафика и еще несколько нововведений.

    Ранее «Вебвизор» был доступен в старой версии сервиса аналитики. Теперь он перекочевал в новый. Как и в старой версии, в новой можно быстро фильтровать визиты и формировать таблицы с записями. Что касается непосредственно просмотра записей поведения пользователей на сайте, то в новой версии доступны все варианты их сегментации.

    Еще одно нововведение – новый принцип атрибуции трафика. Он называется «последний значимый источник». Этот принцип не уделяет особого внимания трем группам посетителей: прямой трафик, внутренние переходы и посетители из локальных закладок или документов пользователя, говорится в блоге «Метрики».

    Сейчас у пользователя есть возможность выбрать из трех вариантов атрибуции:

    Последний источник. Эта модель подходит для анализа технической составляющей сайта. Она позволяет, к примеру, отыскать те страницы, где не установлен код счетчика;

    Последний значимый источник. Этот вариант практически идентичен предыдущему, однако у него есть одна важная дополнительная функция, позволяющая корректнее определять уровень конверсий. Здесь не учитывается прямой трафик, трафик из закладок или внутренние переходы – все это относится к вторичным источникам. Тем самым можно лучше определять важные источники первичного трафика.

    Первый источник. Эта модель подойдет тем проектам, где конверсии являются отложенными. Проще говоря, сервис запоминает источник трафика и следит за клиентом, который время от времени возвращается на сайт, раздумывая над покупкой.

     

    Теперь можно изменять и масштаб графиков. Появилась возможность строить их с разрешением вплоть до одной минуты.  Эту функцию оценят те пользователи, кто предпочитает следить за происходящим на сайте в режиме реального времени. Если нет желания настраивать масштаб вручную, то можно воспользоваться режимом «Авто». В этом случае система сама подберет оптимальное разрешение графика.

     

    Коснулись перемены и интерфейса сервиса. При желании, привычное меню с названиями пунктов слева можно свернуть, а на их месте появятся иконки. Это позволит расширить рабочую область.

     

    Программы для создания метрики

    Постеры достижений являются отличным стимулятором развития ребенка, поскольку представляют важные жизненные показатели, которых необходимо добиваться, в виде увлекательной игры. Если раньше родителям приходилось создавать метрику своими руками, то теперь для этого используется продвинутый компьютерный софт, предоставляющий широкий спектр возможностей.

    RonyaSoft Poster Designer

    В первую очередь рассмотрим Poster Designer от RonyaSoft, основным направлением которого является как раз создание различных постеров, метрик и т. д. Для этих целей здесь предусмотрено множество инструментов, встречающихся и в обычных графических программах, но вызывающих трудности у начинающих пользователей. Интерфейс рассматриваемого решения практически не отличается от привычных редакторов: в центре расположена рабочая область с эскизом, а вокруг размещены доступные опции, разделенные по категориям.

    Не каждый пользователь может создать качественный проект с нуля, используя только свою фантазию и доступные функции, и в таких случаях можно воспользоваться встроенной базой изменяемых шаблонов или загрузить собственный вариант с жесткого диска. На боковой панели находятся инструменты, которые могут пригодиться при создании метрики: геометрические фигуры, текст, рисование и др. В нижней части окна находятся средства для редактирования уже имеющихся объектов: перемещение, поворот, выравнивание, сортировка, дублирование и т. д. Poster Designer — один из лучших вариантов для создания метрики, однако он является платным, к счастью, для одной или нескольких сессий достаточно воспользоваться демо-версией.

    Скачать RonyaSoft Poster Designer

    Adobe InDesign

    InDesign — надежный и многофункциональный софт от известной компании Adobe, которая также занимается разработкой Photoshop, FlashPlayer и других полезных приложений. Он предназначен для создания различных баннеров, постеров, метрики и реализации иных креативных дизайнерских решений. Стоит обратить внимание на простой и понятный интерфейс на русском языке, нацеленный на рядовых пользователей.

    Рабочий процесс начинается с функции «Быстрый старт», где пользователь выбирает подходящий шаблон или самостоятельно указывает начальные параметры проекта: название, размеры листа, единицы измерения и другие показатели. После этого открывается холст, на котором можно воспользоваться любыми графическими инструментами, добавлять и редактировать текст, устанавливать настройки отображения объектов, создавать таблицы и т. д. Adobe InDesign оснащен всеми необходимыми возможностями, которые могут пригодиться при работе с метрикой, но главная проблема в том, что продукт распространяется на платной основе. Ознакомительный период составляет 30 дней.

    Скачать Аdobe InDesign

    Microsoft PowerPoint

    Microsoft PowerPoint, изначально предназначенный для создания и показа презентаций, тоже используется в качестве инструмента для создания метрики. В этом помогут полезные функции, позволяющие добавлять на слайд любые медиафайлы, текст, переходы и анимацию. Готовый проект можно либо распечатать, либо демонстрировать непосредственно в интерфейсе приложения.

    Интерфейс Microsoft PowerPoint выполнен в классическом для приложений разработчика стиле и переведен на русский язык, однако начинающие пользователи все равно могут испытывать трудности в ходе рабочего процесса, особенно если речь о создании метрики. Поэтому рассматриваемое решение подойдет для более продвинутых юзеров, которые уже знакомы с этой средой. В бесплатной версии открыты все возможности приложения на 30 дней.

    Скачать Microsoft PowerPoint

    Adobe Photoshop

    Создать метрику можно и с помощью обычных редакторов, работающих с любыми графическими объектами. Лучшим примером станет известный по всему миру Adobe Photoshop, чаще всего использующийся для обработки фотографий. Но далеко не каждый пользователь сможет работать в нем в силу сложного интерфейса и внушительного количества различных функций. Однако если разобраться со всеми его возможностями, то другие решения не понадобятся.

    Редактор распространяется по платной модели с наличием 30-дневной ознакомительной версии. Как и в других продуктах компании Adobe, реализован качественный перевод интерфейса на русский язык. Новички могут воспользоваться широкой базой обучающих материалов, подробно описывающих все рабочие процессы в Photoshop.

    Скачать Adobe Photoshop

    CorelDRAW

    CorelDRAW — еще один многофункциональный редактор, главной особенностью которого является работа с векторной графикой. Если в вашей метрике будут использоваться геометрические фигуры, стоит обратить внимание на рассматриваемое приложение. В нем можно создавать готовые объекты, формировать их и выравнивать, а также работать с текстом. В некоторых ситуациях могут пригодиться инструменты «Художественной мазки», представленные в виде растровых эффектов.

    Как и Adobe Photoshop, CorelDRAW имеет довольно сложное меню, с которым разберутся не все пользователи. К счастью, в интернете можно найти множество обучающих курсов, включая уроки по созданию макетов метрики. Сам интерфейс можно настраивать под индивидуальные нужды, что облегчает рабочий процесс, хотя и не так сильно. Присутствует русскоязычная локализация.

    Скачать CorelDRAW

    В этой статье мы рассмотрели несколько отличных решений для создания метрики. Большинство из них являются графическими редакторами, требующими от пользователя определенного опыта.

    Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
    Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.
    Помогла ли вам эта статья?
    ДА НЕТ

    Разметка ссылок для Метрики теперь включена по умолчанию

    Очередное изменение стандартных настроек в Яндекс Директе, теперь опция разметки ссылок для Метрики будет автоматически активирована для всех работающих кампаний, для которых была подключена Метрика, а для вновь создаваемых кампаний значение этой настройку будет так же включено по умолчанию.

    Что такое разметка ссылок?

    При включенной разметки в адрес сайта по которому ведется переход при клике на объявлении добавляется особый GET параметр yclid, который обрабатывается Яндекс Метрикой, если она конечно установлена на сайте. Это позволяет более точно отслеживать, то что переход осуществлен именно с Директа, позволяя лучше отслеживать эффективность рекламы. При этом такому клику будет присваиваться уникальный номер, для которого Метрика тщательно соберет данные о дальнейшем поведении пользователя после попадания на сайт.

    Возможность отключить эту опцию вручную остается, для этого необходимо зайти в настройки кампании, и найти параметр Разметка ссылок для Метрики, при снятии этой галки, дополнительный параметр перестанет передаваться.

    Это изменение связано с тем, что с июля при переходе на сайт c объявления в Директе заголовок HTTP-referer, который ранее использовался Метрикой для идентификации перехода с рекламы, полностью исчезнет или будет передаваться в зашифрованном виде по протоколу HTTPS.

    Готовность сайта

    Для большинства сайтов проблем с добавлением дополнительного параметра к адресу не должно быть, но существует вероятность что некоторые движки будут некорректно обрабатывать такой url. Что бы знать наверняка попробуйте добавить в вашем браузере к адресу любой страницы строчку ?yclid=123456 если там нет дополнительных параметров или &yclid=123456 если они есть и нажать enter. При этом в идеале ничего не должно произойти ваш сайт откроется так же, как и раньше, значит и посетители из Директа не испытают сложностей, при возникновении ошибок следует обратится к разработчикам сайта, что бы они его доработали.

    Если вы являетесь нашим клиентом, то обратитесь в поддержку, наш технический специалист поможет вам справится с этой проблемой абсолютно бесплатно.

    Как выбрать метрики продукта / Skillbox Media

    Теперь давайте посмотрим, чем руководствуются разные компании при выборе метрик для продукта.

    Александр Сергеев, руководитель отдела аналитики в «Едадиле», рассказал, как они в компании выбирают и валидируют метрики.

    Основные метрики в приложении — MAU (Monthly Active Users — количество активных пользователей в месяц) и LTV (Lifetime Value — сколько каждый пользователь приносит денег).

    Для исследования в «Едадиле» используют карту ивентов, куда заносят все действия пользователей: сколько человек смотрит приложение, какие разделы, когда и по какому элементу кликают. Потом эти данные отправляют аналитикам.

    Amplitude — сервис аналитики для мобильных приложений. Пол Куллик, менеджер продукта в Amplitude, советует перед запуском любого нового продукта устанавливать измеримую цель. Она поможет определить, был ли релиз успешным.

    Для этого они создали электронную таблицу с двумя разделами. Первый — для первичных метрик, которые предназначены для общих показателей успеха продукта, а второй — для тех, которые помогают проверить уже принятые решения. Если что-то идёт не так, команда возвращается в начало и пересматривает основные предположения о продукте.

    Так выглядят первичные и вторичные метрики в Amplitude.

    Первичные метрики
    Engagement (self)Процент пользователей, которые каждый день заходят на свою страницу.
    Engagement (others)Процент пользователей, которые каждый день посещают чужие страницы.
    Hover EngagementПроцент пользователей, у которых включены всплывающие уведомления от приложений и которые переходят по ним.
    DiscoveryПроцент новых корпоративных пользователей, которые посещают профиль другого пользователя в первой сессии.
    Вторичные метрики
    Photo EngagementПроцент пользователей, добавивших фото в профиль.
    Description EngagementПроцент пользователей, которые добавили фото в течение недели после создания своего профиля.
    Navigation to browseПроцент пользователей, которые нажимают на дашборды, диаграммы и лайки при посещении профиля.
    Popular Content EngagementПроцент пользователей, которые нажимают на популярные дашборды и диаграммы при посещении профиля.

    Чтобы установить показатели успеха, в Amplitude собираются всей командой. Они обсуждают поочерёдно каждую метрику из таблицы и выбирают цель: каких числовых показателей нужно достичь и что делать, если не удастся этого добиться. Например, целевой показатель для процента ежедневных активных пользователей, которые заходят на страницу своего профиля, — 10%.

    Пол Куллик подчёркивает, что эта система работает, потому что «люди чувствуют, что могут управлять числами, и им интересно наблюдать, как цифры приходят в соответствие с целями».

    В Intercom считают, что правильные метрики начинаются с правильных вопросов. Для выбора показателей они используют принципы концепции HEART, которую создали в Google (в первой части статьи о метриках рассказали подробнее об этой модели).

    Вот вопросы, которые в Intercom задают своим специалистам по продуктам, чтобы помочь им понять цели и определить значимые показатели:

    • Представьте идеального клиента, которому выгодно пользоваться нашим продуктом. Какие действия он предпринимает?
    • Какие конкретные действия нужно совершить пользователю с нашим продуктом, чтобы достичь цели?
    • Помогает ли эта функция решить какую-то проблему, с которой сталкиваются все или некоторые пользователи?

    Один из продуктов Intercom — справочный центр со статьями. Этот сервис помогает компаниям общаться с пользователями с помощью робота. Если у пользователя возникает проблема, робот предлагает ему информационные статьи, которые помогут её решить.

    Чтобы создать ранние бета-версии продукта, команда Intercom использовала уже проверенный подход с вопросами, и им казалось, что у них есть надёжный набор метрик. Позже они решили использовать дополнительные метрики, чтобы понимать, сколько времени требуется одному пользователю на переход от пробной версии продукта к платной. Оказалось, чтобы осознать ценность продукта и начать им активно пользоваться, клиенту нужно много времени.

    Выяснив это, команда Intercom решила упростить продукт. Благодаря этому увеличилось количество довольных пользователей и сократилось время перехода с одной версии на другую.

    Выбрать подходящие метрики с первого раза получается не всегда. Придётся ошибиться несколько раз, зато потом вы найдёте те, которые лучше всего помогают контролировать продукт. Но всё равно не получится навсегда ограничиться только этими удачными метриками, которые вы с таким трудом нашли. Особенно если ваш продукт часто обновляется, появляются новые функции и новые пользователи. Задумываться о подходящих метриках придётся снова и снова.

    Чтобы метрики приносили пользу, специалисты Intercom советуют не только определять успех продукта, но и проверять, насколько полезны используемые показатели. Для этого они постоянно задают себе такие вопросы:

    • Дают ли эти показатели реальную картину успеха нашего продукта?
    • Влияют ли они на то, как мы относимся к продукту?
    • Мотивируют ли они команду, которая создаёт продукт?

    Настройка роли измерения

    Настройка роли измерения

    Для пузырьковой диаграммы, карты, пузырькового и плоского деревьев вместо расположения измерения задается роль измерения.

    Для таблицы выбор фиксированного измерения в качестве метрики позволяет настроить визуальное отображение для нескольких элементов измерения, используя цвет и размер шрифта или заливку ячеек.

    Роль измерения задается с помощью меню вкладки в группе вкладок «Отметка» боковой панели.

    Доступны следующие роли измерений:

    • Шкала времени (календарное измерение). Элементы измерения используются для построения временной шкалы в качестве календаря при создании вычисляемых показателей;

    • Объекты наблюдения. Элементы измерения используются в качестве объектов наблюдения. По умолчанию ограничение отметки измерения объектов наблюдения составляет 2000 элементов и задается в одном из подразделов реестра;

    • Метрики. Элементы измерения используются для отображения значений в виде одной или нескольких метрик. Каждый визуализатор имеет свой набор метрик;

    • Объекты геолокации. Элементы измерения отображаются на карте в виде маркеров;

    • Направление стрелок. Элементы территориального измерения используются для направления стрелок на карте. Отметка в территориальном измерении с ролью «Объекты наблюдения» определяет начало стрелок.

    Измерения, которым не присвоена роль, останутся фиксированными.

    Сопоставление элемента измерения метрик и характеристики визуализатора

    Если элементы измерения метрик управляют характеристиками визуализатора, то на вкладке измерения отображаются дополнительные переключатели. Набор переключателей зависит от типа визуализатора. Например:

    Название переключателя соответствует управляемой характеристике. Если характеристика задана, то она отмечена маркером.

    Для сопоставления элемента измерения и характеристики визуализатора:

    1. Установите переключатель, соответствующий управляемой характеристике визуализатора.

    2. Выберите управляющий элемент измерения.

    Визуализатор будет перестроен в соответствии с заданными метриками.

    Элементы измерения метрик позволяют управлять следующими характеристиками:

    Для таблицы

    Для карты

    Для диаграммы

    Для пузырьковой диаграммы

    Для пузырькового и плоского деревьев

    Синхронизация метрик

    Между визуализаторами доступна синхронизация метрик.

    Для включения синхронизации метрик выберите пункт «Синхронизировать метрики» раскрывающегося меню измерения на группе вкладок «Отметка» боковой панели.

    Синхронизируются следующие типы метрик:

    • метрика «Значение» у таблицы с метриками «Цвет» у карты, пузырьковой диаграммы, пузырькового и плоского деревьев;

    • метрика «Значение» у диаграммы с метрикой «Значение» у таблицы;

    • метрика «Размер шрифта» у таблицы с метриками «Размер» у пузырьковой диаграммы, пузырькового и плоского деревьев и с метрикой «Объем» у карты, при включенном режиме «3D».

    См. также:

    Настройка измерений и отметка элементов

    метрических (СИ) префиксов | NIST

    Преимущество СИ (Международная система единиц) состоит в том, что письменная техническая информация эффективно передается, не затрагивая языковые вариации, включая написание и произношение. Значения количеств выражаются с использованием арабских символов для чисел в паре с символом единицы, часто с символом префикса, который изменяет величину единицы.

    В системе СИ обозначения кратных и подразделений любой единицы могут быть получены путем объединения с названием единицы префиксов дека , га и килограммов , означающих, соответственно, 10, 100 и 1000, и деци , санти и милли , что означает, соответственно, одну десятую, одну сотую и одну тысячную.В некоторых случаях, особенно в научных целях, становится удобным предусматривать кратные больше 1000 и деления меньше одной тысячной. Следующая таблица из 20 префиксов SI в диапазоне от 10 24 до 10 −24 в настоящее время распознается для использования.

    Префиксы
    Назначение Имя Символ Фактор Имя

    большие партии
    или целые единицы

    лет Y 10 24 септиллион
    zetta Z 10 21 Секстиллион
    exa E 10 18 Квинтиллион
    пета -п. 10 15 Квадриллион
    тера
    Пример: терагерц
    т 10 12 трлн
    гигаватт
    Пример: гигаватт
    г 10 9 миллиардов
    мега M 10 6 миллионов
    килограмм
    Пример: килолитр
    к 10 3 тыс.
    га
    Пример: га
    ч 10 2 Сот
    дека
    Пример: декаметр
    da 10 1 Тен
    10 0 Один
    меньшее количество
    или отдельные единицы

    дециметров
    Пример: дециметр
    г 10 -1 Десятая
    санти
    Пример: сантиграм
    с 10 -2 сотых
    милли
    Пример: миллилитр
    м 10 -3 тысячных
    микро
    Пример: микрограмм
    мкм 10 -6 миллионная
    нано
    Пример: нанометр
    н 10 -9 миллиардная
    pico
    Пример: пикограмма
    p. 10 -12 триллионная
    фемто
    Пример: фемтосекунда
    f 10 -15 квадриллионная
    атто а 10 -18 Квинтиллионты
    zepto
    Пример: zeptosecond
    z 10 -21 секстиллион
    yocto
    Пример: yoctosecond
    л 10 -24 септиллионтов


    В упрощенной таблице ниже показаны общие префиксы метрики и взаимосвязь с их значениями разряда.Обратите внимание, что рекомендуемый десятичный знак или маркер для использования в Соединенных Штатах — это точка на линии, которая используется для отделения целых чисел от частей. Используйте ведущего нуля для чисел меньше единицы. Условие записи нуля перед десятичной точкой используется для обеспечения правильной интерпретации количества.

    Единицы целиком Десятичные единицы
    тыс. сотки десятки Единица СИ * десятые сотых тысячные
    1000 100 10 1 0.1 0,01 0,001
    килограмм — га- дека- метр
    грамм
    литр
    деци- сантиметров — милли

    * Могут использоваться базовые или производные единицы СИ со специальными названиями


    Prefix Progress. С момента первой разработки метрической системы было обновлено четыре (4) ключевых префикса. Это хронологическое резюме освещает интересную историю префиксов SI.

    • 1795 — Исходные 8 официально принятых префиксов СИ: дека, гектон, килограмм, мирия, деци, санти, милли и мирион, образованные от греческих и латинских чисел. Изначально все были представлены строчными символами.
    • 1866 — Закон США о метрической системе показывает, как некоторые теперь устаревшие префиксы использовались для обозначения единиц измерения, таких как мириаметр.
    • 1889 — Первая Генеральная конференция мер и весов (CGPM) одобряет использование 8 префиксов.
    • 1960 — Два префикса были устаревшими (myria и myrio) и были добавлены 6, в том числе 3 для формирования кратных (мега, гига, тера) и 3 для формирования подмножеств (микро, нано, пико).Всего префиксов: 12.
    • 1964 — были добавлены два префикса для формирования подмножителей (фемто и атто), создавая ситуацию, когда было еще префиксов для малых, чем для больших количеств. Всего префиксов: 14.
    • 1975 — Добавлены два префикса для формирования кратных (peta и exa). Всего префиксов: 16.
    • 1991 — добавлены четыре префикса. Два для формирования кратных (дзетта и йотта) и 2 для формирования подмножеств (дзепто и йокто). Всего префиксов: 20.

    Использование заглавных букв.Префиксы SI для частичных единиц (меньшие количества или подединицы) форматируются всеми символами нижнего регистра, в то время как префиксы для кратных единиц (большие количества или целые единицы) используют символы верхнего регистра, за исключением трех: килограмм (k), гекто (h) и дека ( да).

    Историческое исключение. По историческим причинам название «килограмм» базовой единицы массы СИ содержит название «килограмм» — префикс СИ для 10 3 . Таким образом, поскольку составные префиксы недопустимы, символы для десятичных кратных и частичных единиц единицы массы формируются путем присоединения символов префикса СИ к g (грамм).Имена таких кратных и подмножественных единиц образуются путем присоединения имен префиксов SI к имени «грамм». Пример: 1 мг, НЕ 1 мкг (1 микрокилограмм).

    Орфография. Важно отметить, что орфография в публикациях NIST производится в соответствии с Руководством по стилю для правительственной типографии США , которое следует правилам письма американского английского языка, содержащимся в Третьем новом международном словаре Вебстера . Например, используется префикс дека (написание американского английского), но не дека (британский английский).Руководство Вебстера по произношению отражает современный американский английский.

    Написание . Предоставляется руководство, чтобы помочь широкой публике использовать метрическую систему. Написание с использованием метрических единиц обсуждает общие передовые практики для эффективного использования практики SI в письменном общении и основывается на NIST LC 1137, Metric Style Guide for the News Media .

    Кредит: Pixabay

    FAQ: Как произносится приставка гига? Словарь Merriam-Webster Collegiate Dictionary предоставляет два распространенных варианта произношения научного термина гигаватт.Сначала идет мягкое произношение «g», за ним следует жесткое произношение «g». Ресурсы по этимологии префиксов перечисляют как мягкое, так и жесткое произношение «g». Официальным языком Брошюры BIPM SI является французский, он включает английский перевод, но не содержит рекомендаций по произношению.


    Ресурсы

    Метрические единицы измерения и веса

    См. в калькуляторе преобразования Infoplease.com

    Линейная мера

    10 миллиметров (мм) = 1 сантиметр (см)
    10 сантиметров = 1 дециметр (дм) = 100 миллиметров
    10 дециметров = 1 метр (м) = 1000 миллиметров
    10 метров = 1 декаметр (дамба)
    10 декаметров = 1 гектометр (гм) = 100 метров
    10 гектометров = 1 километр (км) = 1000 метров

    Измерение площади

    100 квадратных миллиметров (мм 2 ) = 1 квадратный сантиметр (см 2 )
    10 000 квадратных сантиметров = 1 квадратный метр (м 2 )
    = 1000000 кв. Миллиметров
    100 кв. Метров = 1 ар (а)
    100 аров = 1 гектар (га)
    = 10 000 кв. Метров
    100 га = 1 квадратный километр (км 2 )
    = 1000000 квадратных метров

    Измерение объема

    10 миллилитров (мл) = 1 сантилитр (cl)
    10 сантилитров = 1 децилитр (дл) = 100 миллилитров
    10 децилитров = 1 литр (л) = 1000 миллилитров
    10 литров = 1 декалитр (дал)
    10 декалитров = 1 гектолитр (гл) = 100 литров
    10 гектолитров = 1 килолитр (кл) = 1000 литров

    Кубическая мера

    1000 кубических миллиметров (мм 3 ) = 1 кубический сантиметр (см 3 )
    1000 кубических сантиметров = 1 куб. дециметр (дм 3 )
    = 1000000 куб миллиметров
    1000 кубических дециметров = 1 кубический метр (м 3 )
    = 1 стере
    = 1,000,000 куб. Сантиметров
    = 1,000,000,000 куб. Миллиметров

    Лучшие 3D-принтеры

    Заинтересованы в 3D-печати?

    Мы исследовали основные моменты, которые следует учитывать при покупке 3D-принтера, и выбрали лучшие принтеры 2020 года в соответствии с вашими потребностями.

    Вес

    10 миллиграммов (мг) = 1 сантиграмм (cg)
    10 сантиграмм = 1 дециграмм (dg) = 100 миллиграмм
    10 дециграмм 1 грамм (г) = 1000 миллиграммов
    10 грамм = 1 декаграмм (даг)
    10 декаграмм = 1 гектограмм (hg) = 100 граммов
    10 гектограммы = 1 килограмм (кг) = 1000 граммов
    1000 килограммов = 1 метрическая тонна (т)
    Измерения

    Поддерживаемые ресурсы для метрических предупреждений в Azure Monitor — Azure Monitor

    • 4 минуты на чтение

    В этой статье

    Azure Monitor теперь поддерживает новый тип метрических предупреждений, который имеет значительные преимущества по сравнению со старыми классическими метрическими предупреждениями.Метрики доступны для большого списка служб Azure. Новые оповещения поддерживают (растущее) подмножество типов ресурсов. Эта статья перечисляет это подмножество.

    Вы также можете использовать более новые оповещения о показателях для популярных данных журнала, хранящихся в рабочей области Log Analytics, извлеченных как показатели. Дополнительные сведения см. В разделе «Предупреждения о показателях для журналов».

    Портал, PowerShell, CLI, поддержка REST

    В настоящее время вы можете создавать новые оповещения о показателях только на портале Azure, в REST API или в шаблонах Resource Manager.Скоро появится поддержка настройки новых предупреждений с помощью PowerShell и Azure CLI версии 2.0 и выше.

    Поддерживаемые показатели и размеры

    Новые оповещения о показателях поддерживают оповещение о показателях, использующих измерения. Вы можете использовать параметры, чтобы отфильтровать показатель до нужного уровня. Все поддерживаемые метрики вместе с применимыми параметрами можно изучить и визуализировать с помощью Azure Monitor — Metrics Explorer.

    Вот полный список источников метрик Azure Monitor, поддерживаемых новыми предупреждениями:

    1 Не поддерживается для сетевых метрик виртуальных машин (сеть в целом, исходящая сеть, входящие потоки, исходящие потоки, максимальная скорость создания входящих потоков, максимальная скорость создания исходящих потоков) и пользовательских метрик.

    Схема полезной нагрузки

    Операция POST содержит следующие полезные данные и схему JSON для всех приближенных к более новым метрическим предупреждениям, когда используется правильно настроенная группа действий:

      {
      "schemaId": "AzureMonitorMetricAlert",
      "данные": {
        "версия": "2.0",
        "status": "Активировано",
        "context": {
          "отметка времени": "2018-02-28T10: 44: 10.1714014Z",
          «id»: «/subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/Contoso/providers/microsoft.insights/metricAlerts/StorageCheck»,
          "name": "StorageCheck",
          "описание": "",
          "conditionType": "SingleResourceMultipleMetricCriteria",
          «серьезность»: «3»,
          "состояние": {
            "windowSize": "PT5M",
            "все": [
              {
                "metricName": "Транзакции",
                «metricNamespace»: «microsoft.хранилище / storageAccounts ",
                "Габаритные размеры": [
                  {
                    "name": "AccountResourceId",
                    "значение": "/subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/Contoso/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/diag500"
                  },
                  {
                    "name": "GeoType",
                    "значение": "Первичный"
                  }
                ],
                "operator": "GreaterThan",
                «порог»: «0»,
                "timeAggregation": "PT5M",
                "metricValue": 1
              }
            ]
          },
          "subscriptionId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
          "resourceGroupName": "Contoso",
          "resourceName": "diag500",
          "resourceType": "Microsoft.Хранение / StorageAccounts ",
          "resourceId": "/subscriptions/1e3ff1c0-771a-4119-a03b-be82a51e232d/resourceGroups/Contoso/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/diag500",
          "portalLink": "https://portal.azure.com/#resource//subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/Contoso/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/diag500"
        },
        "характеристики": {
          "ключ1": "значение1",
          "ключ2": "значение2"
        }
      }
    }
      

    Следующие шаги

    Использование Metric Finder — документация SignalFx

    SignalFx Metric Finder позволяет быстро и легко находить отслеживаемые вами показатели в инфраструктуре, в различных приложениях и источниках.Чтобы открыть средство поиска метрик, щелкните «Метрики» на панели навигации.

    Вы также можете найти показатели при создании панели инструментов или редактировании диаграммы. Чтобы узнать больше, см. Поиск показателей и событий.

    Чтобы узнать больше о поиске показателей по имени или по связанным атрибутам, например измерениям, см. Поиск показателей.

    Чтобы узнать о просмотре метрик, см. Следующий раздел.

    Просмотр показателей

    Когда вы щелкаете «Метрики» на панели навигации, открывается «Поиск метрик» с просматриваемым списком категорий, взятых из ваших интеграций SignalFx и пользовательских категорий, если они настроены.Пользовательские категории помогают быстро находить показатели, относящиеся к часто используемым параметрам в вашей организации.

    Если ваши администраторы не создали никаких настраиваемых категорий, раздел настраиваемых категорий не будет виден.

    Если пользовательских категорий нет, администраторы SignalFx увидят возможность их добавить.

    Когда вы выбираете значение настраиваемой категории или интеграцию, пара ключ: значение добавляется в качестве фильтра поиска и запускается поиск по метрике. В следующем примере мы выбрали значение us-east-1a из настраиваемой категории с именем aws_availability_zone .

    Если для настраиваемой категории имеется несколько значений, вы можете щелкнуть Показать еще, чтобы увидеть первые 100 результатов. Если вы не видите искомого значения в более длинном списке, вы можете ввести его в поле поиска, чтобы получить более релевантные результаты поиска.

    Добавление метрических описаний

    Описания могут помочь пользователям понять, какие показатели измеряются, особенно если названия показателей являются жаргонными или трудно распознать. Если метрика имеет описание, она отображается рядом с метрикой в ​​результатах поиска.

    Нажмите «Изменить описание», чтобы изменить собственное описание показателя, или «Добавить описание», чтобы добавить описание для показателя, у которого его нет. Когда SignalFx предоставляет описание метрики (например, из одной из наших интеграций), это встроенное описание всегда отображается и не редактируется.

    Описание ограничено 1024 символами. Хотя описания включаются в результат поиска, текст описания показателей не анализируется поиском.

    Поисковые метрики

    Вы можете искать показатели, используя любую известную вам информацию о том, что вы ищете.Это может быть название показателя, название параметра, который указывается вместе с ним, или значение параметра или свойства, связанного с показателем, в любой комбинации. Щелкните Метрики поиска или нажмите Enter, чтобы запустить поиск. Каждый результат поиска — это название показателя. Результаты поиска доступны по URL-адресу; вы можете создать ссылку на набор результатов поиска, используя URL-адрес для этого поиска.

    Примечание

    Metric Finder не поддерживает какой-либо специальный синтаксис поиска. Любые не буквенно-цифровые символы в условиях поиска не включаются в совпадения (хотя эти символы могут быть включены в значения фильтра).Расширенные операции поиска, такие как объединение условий поиска с логическими операторами, сопоставление с подстановочными знаками в условиях поиска в виде обычного текста или точные совпадения по нескольким условиям поиска, не поддерживаются.

    На странице «Показатели» введите условия поиска в поле поиска:

    .
    • Ищите все, что вам известно: часть названия метрики, интеграцию, которая ее отправляет, или свойство среды, из которой создается отчет.
    • Найдите метаданные (размеры, свойства и теги), относящиеся к вашей целевой метрике.
    • Вставьте точные значения в поле поиска. Например, выполните поиск по имени хоста, чтобы узнать, что сообщает хост.

    Например, поиск в открытом тексте для docker cpu prod вернет первые 100 метрик, которые содержат docker , cpu или prod в их имени или метаданных. Название метрики или метаданные будут выделены, чтобы показать, какому поисковому запросу они соответствуют. На следующем рисунке показаны совпадения в одном результате поиска.

    При вводе текста в поле поиска вы можете ввести точку «.» чтобы увидеть список возможных дополнений для уже введенного префикса. Продолжайте вводить текст, чтобы уточнить список предлагаемых компонентов. Щелкните предложенный компонент или выделите его с помощью клавиш со стрелками и нажмите клавишу TAB или Enter, чтобы выбрать его.

    Вы также можете ввести имя измерения или свойства, за которым следует «:» (двоеточие), чтобы увидеть список возможных значений для этого ключа в ваших данных. Продолжайте вводить текст, чтобы уточнить список предложений, затем выберите одно, чтобы добавить его в качестве фильтра.

    Уточнение поиска

    Вы можете уточнить поиск, введя дополнительные условия поиска или добавив фильтры. Вы можете добавить фильтры, щелкнув фасеты на левой боковой панели или соответствующие метаданные в любом из результатов поиска.

    В фильтры можно включать подстановочные знаки. Например, host: test- * фильтрует результаты только со значением host , начиная с test- .

    Можно использовать ! (НЕ) в ваших фильтрах, чтобы исключить результаты.Например, ! Env: qa фильтрует результаты, чтобы исключить любые метрики со значением env , равным qa .

    Увеличение количества результатов поиска

    Если ваш поиск не соответствует ни одной метрике, попробуйте изменить запрос или удалить фильтр. Более короткие поисковые запросы (например, и ), скорее всего, будут соответствовать большему количеству результатов, чем более длинные запросы (например, использование ). Если вы не видите результатов при использовании длинного поискового запроса, попробуйте сократить его до префикса или разделить на несколько более мелких терминов.Например, разбейте NumRequests на запросов Num .

    Вы также можете снять флажок Активные метрики, чтобы включить в поиск неактивные метрики, которые больше не отправляют данные в SignalFx. (По умолчанию Metric Finder будет искать только метрики, которые активно отправляют данные в SignalFx.) Если этот элемент управления не отмечен, счетчик временных рядов, отображаемый при наведении курсора на название метрики, будет включать совпадающие неактивные временные ряды, а также активное время. серии.

    Открытие диаграммы из метрики

    Когда вы найдете нужную метрику, щелкните имя метрики, чтобы открыть построитель диаграмм и начать построение новой диаграммы с этой метрикой.Новый график показателей включает в себя все фильтры, которые были частью вашего поиска, а также любые совпадающие метаданные по результату поиска, на который вы нажали. Дополнительные сведения об использовании построителя диаграмм см. В разделе Построение показателей и событий в построителе диаграмм.

    Чтобы вернуться к результатам поиска на новой диаграмме, нажмите кнопку «Закрыть» или «Назад» в своем браузере. Если вы хотите сохранить диаграмму на панели мониторинга перед выходом, нажмите кнопку «Сохранить как».

    Управление пользовательскими категориями

    Используйте настраиваемые категории для поиска показателей с помощью функций, уникальных для данных вашей организации, например настраиваемых тегов или свойств.Если вы используете специальные метрики, вы можете настроить пользовательские категории, чтобы выявлять ключевые параметры из ваших данных, чтобы помочь пользователям начать работу. Пользовательские категории определены для всей организации. Только пользователи SignalFx с правами администратора увидят кнопку «Добавить пользовательские категории».

    Чтобы выбрать параметры или свойства, которые будут отображаться в виде настраиваемых категорий на странице «Показатели», щелкните «Добавить настраиваемые категории». Количество категорий для каждой организации ограничено. По достижении лимита кнопка «+» будет отключена.Щелкните Сохранить и закрыть, когда закончите добавлять категории.

    Добавленные вами пользовательские категории теперь доступны для использования на странице показателей. Нажав «Изменить», вы можете добавлять, удалять или обновлять существующие настраиваемые категории. Не администраторы не видят возможность редактировать настраиваемые категории.

    Создание предупреждений для метрических данных

    Предупреждения о показателях

    Вы можете создавать предупреждения для данных метрики, настраивая пороговые значения для запросов метрики, при пересечении которых запускается предупреждение.Вы также можете создать места назначения уведомлений, которые определяют, куда отправляется предупреждение при его срабатывании.

    Например, предположим, что вы знаете, что ваш клиент Packing Kings принимает новых клиентов, и вы хотите получать предупреждение, если частота запросов превышает 15 в секунду, и отправляет критическое предупреждение, когда скорость превышает 18 в секунду. Вы можете настроить оповещение следующим образом:

    При превышении порога предупреждения отправляется уведомление в настроенное место назначения.

    Предупреждение также отправляется, когда проблема решена (или показатель падает ниже порогового значения).

    Все предупреждения (как для показателей, так и для потоков) перечислены на вкладке «Предупреждения» в представлении «Предупреждения». Вы можете видеть статус каждого оповещения, а также можете удалить оповещения отсюда.

    После создания вы можете редактировать предупреждения и откладывать их.

    Создайте запрос

    1. На панели навигации щелкните Alerts и щелкните Create a alert .

    2. В диалоговом окне Предупреждение на основе показателей щелкните Создать предупреждение .

    3. Введите имя для предупреждения. Он должен быть достаточно описательным, чтобы его можно было идентифицировать в списке предупреждений на вкладке «Предупреждения».

    4. Введите описание предупреждения. Описание полезно для добавления дополнительной информации об оповещении, такой как ответственные команды или ссылки на учебники.

    5. Создайте свой запрос. Результаты запроса помогут определить пороговое значение для предупреждения.

      • Найдите показатель для построения графика : Щелкните в поле поиска. Lightstep отображает все показатели, которые он принимает в настоящее время. Выберите один или для поиска начните вводить название показателя. Lightstep начнет автозаполнение для соответствия доступным показателям.

        Щелкните значок информация , чтобы просмотреть и отредактировать сведения о метрике (например, описание или единицы измерения) на панели сведений.

        Когда вы выбираете метрику, Lightstep разворачивает построитель запросов и начинает диаграмму метрики.

      • Выберите оператора для данных :

        Lightstep автоматически настраивает оператора для метрик типа распределения. Если распределение является датчиком, оператор устанавливается на последний . Если это счетчик (дельта или кумулятивный), по умолчанию для оператора установлено значение , значение , но вы можете изменить его на дельта .

        • Последние : отображает последнее значение временного ряда для определенного момента времени.

        Оператор последней версии может использоваться только с показателями измерительного типа.

        • Дельта : вычисляет и отображает в виде графика общее количество приращений в виде целых чисел. Дельты наиболее полезны для нечастых событий и лучше всего визуализируются в виде гистограмм с накоплением.

        • Скорость : график операций в секунду . Курсы наиболее полезны для текущих операций и лучше всего отображаются в виде линейных диаграмм.

          Например, на этой диаграмме используется дельта и показано, что всего на 11:45 имеется из 364 474 запросов.

          Эта диаграмма имеет тот же запрос, но использует скорость и показывает, что есть 8,099 запросов в секунду в 11:45.

      • Вычислить процентили (только метрики типа распределения): когда данные метрики являются типом распределения (набор значений для каждого момента времени), Lightstep может вычислить 50-й, 90-й, 99-й и 99-й.9-й процентиль для вас.

        Для существующих клиентов Lightstep, заинтересованных в отслеживании показателей распространения, зарегистрируйтесь здесь. Для новых клиентов Lightstep эта функция уже включена в вашем аккаунте.

        Вы можете управлять процентилями, отображаемыми на диаграмме, с помощью переключателей дисплея.

        При использовании распределений в предупреждении необходимо выбрать только один процентиль для предупреждения.

      • Фильтрация данных : По умолчанию отображаются все данные для метрики.Вы можете фильтровать данные с помощью метрических тегов, найденных в данных. Вы можете включать или исключать данные с заданным тегом и значением. Вы можете добавить более одного тега в фильтр, где это имеет смысл (Lightstep обрезает доступный список по мере добавления тегов).

      Множественный выбор использует И для объединения фильтров.

      Change Intelligence работает лучше всего, когда он может сосредоточиться на одной службе и ее зависимостях. Если ваш запрос включает показатели, поступающие из многих служб, используйте фильтры, чтобы выбрать одну службу, на которой нужно сосредоточиться.

      По умолчанию Lightstep отображает теги, которые он видел за последние три дня. Но вы можете ввести тег, которого нет в раскрывающемся списке, и Lightstep его найдет.

      • Сгруппировать данные : По умолчанию Lightstep объединяет данные из метрики в одну строку.

        Вместо этого вы можете отображать строки для каждого доступного значения тега (сгруппировать по). Выберите тег, чтобы отображать строки для каждого значения тега. В этом примере, выбрав группировку по тегу method , вы можете увидеть метрики для значений отдельных тегов.

        Группировка недоступна на диаграммах с большими числами.

      • Метод агрегирования : выберите способ агрегирования данных в диаграмме.

        • Счетчик (ненулевое значение) : количество найденных значений, которые не равны нулю. Например, при значениях [10, 15, null, 50] количество равно 3.
          • Счетчик (ненулевое значение) : количество найденных значений, отличных от нуля (считается нулевым).Например, при значениях [10, 15, null, 0 50] количество равно 4.
          • Среднее значение : Среднее (сумма данных, деленная на количество) данных.
            Например, для значений [10, 15, 50] среднее значение равно 25.
          • Мин. : самая низкая точка в данных.
            Например, для значений [10, 15, 50] min будет 10.
          • Макс. : наивысшая точка данных.
            Например, при значениях [10, 15, 50] максимальное значение равно 50.
          • Сумма : Сумма всех точек в данных.
            Например, учитывая значения [10, 15, 50], сумма составляет 75.

    Метрики типа распределения автоматически суммируются, а затем объединяются в процентили.

    Диаграмма на странице отражает результаты вашего запроса. В этом примере результаты запроса показывают частоту запросов для клиента PackingKings, сгруппированные по имени метода, агрегированные по среднему значению всех значений.

    Добавить несколько запросов к предупреждению

    В предупреждение можно добавить несколько запросов, а затем объединить их с помощью формулы.

    К предупреждению можно добавить несколько запросов, а затем объединить их с помощью формулы.

    Например, если вы хотите вычислить процент вызовов api / get-transaction, вызовов, которые поступают с мобильных устройств (iOS и Android), вы можете создать эти запросы, а затем применить формулу.

    Чтобы добавить метрический запрос, щелкните Постройте еще одну метрику и создайте свой запрос, как вы делали первый.

    Если у вас есть несколько запросов, вы можете отредактировать диаграмму, чтобы отображались только определенные временные ряды. Например, на этой диаграмме отображаются только таймсерии для показателей из iOS.

    Что происходит, когда вы удаляете запрос?

    Вы можете удалить метрику, щелкнув X для этой строки. Когда вы это сделаете, оставшиеся метрики сохранят свой порядок (например, если вы удалили b , оставшиеся метрики будут a и c ). Если вы затем добавите еще одну метрику, она будет использовать порядок, который был удален.Если вы продолжите добавлять показатели, порядок будет продолжен вниз по алфавиту от «высшей» буквы. В приведенном выше примере изначально были построены три показателя: a , b и c . Пользователь удалил b , поэтому следующая метрика использовала b . При добавлении другой метрики порядок продолжался до d .

    расширяемый конец

    Теперь, когда у вас есть несколько запросов, вам нужно объединить их с помощью формулы, чтобы получить единый набор данных, на котором будет основываться предупреждение.

    Добавить формулу

    Вы можете выполнять арифметические операции с одним временным рядом или с несколькими временными рядами, используя Добавить формулу . Например, вы можете ввести a / (a ​​+ b) , если хотите отобразить процентное соотношение метрики a к сумме показателей a + b .

    Lightstep поддерживает + , - , / и * .

    При использовании в формуле показателя, являющегося типом распределения, необходимо выбрать только один процентиль.
    Если вы выполняете арифметические действия с несколькими запросами, все они должны быть сгруппированы по одному тегу.

    Вы можете отредактировать диаграмму, чтобы отображалась только формула. Например, на этой диаграмме отображается только временной ряд для результата формулы.

    Переключение дисплея не влияет на срабатывание предупреждения. Оповещения срабатывают только по результату формулы

    Устранение неполадок с запросом

    Если ваша диаграмма выглядит не так, как ожидалось, это может быть вызвано одной из следующих причин:

    • The No data found Сообщение отображается, когда Lightstep не может найти показатель с таким именем.Убедитесь, что вы используете правильное название для показателя.

    • Сообщение Данные не найдены также отображается, если вы используете неправильный оператор временного ряда для типа метрики.

      Оператор последней версии может использоваться только с показателями манометра.

    • Если данные не отображаются и сообщение Нет данных , то Lightstep нашел метрику, но не имел данных для отображения

    • При добавлении формулы к нескольким запросам все они должны быть сгруппированы по одному тегу.

    Теперь, когда вы видите результаты своего запроса, вы можете установить порог, при превышении которого срабатывает предупреждение.

    Настроить оповещение

    1. В разделе конфигурации предупреждений установите порог.

      • Одно или отдельные предупреждения : Если вы сгруппировали результаты, вы можете выбрать отправку одного предупреждения, когда какая-либо из групп пересекает пороговое значение во время окна оценки, или вы можете выбрать отправку предупреждений каждый раз, когда одно из группа пересекает порог в этом окне.Например, в этом запросе, если установлено значение single, вы будете предупреждены один раз, когда один из методов пересекает пороговое значение в течение двухминутного окна. Если в течение этих двух минут другой метод также пересечется, вы не получите другого предупреждения. Если вместо этого вы установите его отдельно, вы будете получать предупреждение каждый раз, когда один из методов пересекает пороговое значение в течение этого двухминутного окна.

      • Выше или ниже порогового значения : Выберите, должно ли отправляться предупреждение, когда показатель становится выше или ниже заданного порога.
      • Окно оценки : Установите количество времени, в течение которого пороговое значение должно оставаться превышенным до срабатывания предупреждения. Вы можете агрегировать этот период времени, используя второе раскрывающееся меню. Например, если вы установите окно оценки на две минуты, вы можете выбрать один из следующих вариантов для точной настройки предупреждения:
        • Всегда : Всегда отправлять предупреждение, если пороговое значение пересекается каждую минуту во всем окне.
        • По крайней мере один раз : Отправить предупреждение, если порог превышен хотя бы один раз в окне.
        • Всего : отправить предупреждение, если общее значение превышает пороговое значение во время окна.
        • В среднем : отправить предупреждение, если среднее значение превышает пороговое значение в течение окна.
      • Порог : можно установить критический уровень или порог предупреждения, либо оба. Предупреждение менее серьезное, чем критическое. В этом примере предупреждение устанавливается, если показатель превышает 15, а критическое предупреждение устанавливается на 18.Когда установлено, диаграмма перерисовывается, чтобы показать два уровня, поэтому вы можете сразу увидеть, пересекает ли какая-либо метрика пороговое значение.
      • Уведомлять, если данные для этого запроса отсутствуют. : Выберите этот параметр, если вы хотите получать уведомление, если Lightstep не собирает данные для запроса.

    Если диаграмма содержит несколько запросов и формулу, вы можете включать и выключать их отображение.

    Выбор переключателя предназначен для визуализации и не сохраняется в предупреждении.

    Если вы хотите, чтобы группа или человек получали уведомление об оповещении за пределами Lightstep, вы можете добавить пункт назначения

    Назначить адресата уведомления

    Lightstep может отправлять уведомления о предупреждении во многие сторонние инструменты.

    Назначения должны уже существовать, прежде чем вы сможете их назначить.

    1. Разверните раздел Назначение уведомлений .

    2. Выберите тип назначения (Slack, PagerDuty, BigPanda или Webhook), затем начните вводить текст, чтобы найти нужное место назначения.

    3. Введите период времени, в течение которого должно быть отправлено повторное уведомление, если порог все еще превышен.

    Вы можете добавить столько пунктов назначения, сколько хотите.

    Не забудьте нажать Сохранить , чтобы сохранить конфигурацию.

    Отложить оповещение

    Вы можете отложить оповещение, когда это необходимо, например, если вы знаете, что команда работает над исправлением и не нуждаетесь в дополнительных уведомлениях.

    Чтобы отложить оповещение :

    1. В представлении «Предупреждения» щелкните предупреждение, чтобы открыть его в редакторе.

    2. Щелкните Отложить , выберите время, на которое будет отложено оповещение, и щелкните Сохранить . Теперь предупреждение отображается в представлении предупреждений как отложенное. При наведении указателя мыши на значок повтора появляется всплывающая подсказка, в которой отображается время повторной активации предупреждения.

    Отменить откладывание оповещения :

    Чтобы удалить отложенный сигнал, вернитесь в редактор с помощью кнопки Snooze , чтобы выбрать Off .

    Удалить оповещение

    Чтобы удалить предупреждение, в представлении предупреждений используйте значок шестеренки, чтобы выбрать Удалить .

    Добавить диаграмму предупреждений в блокнот

    Вы можете добавить диаграмму в записную книжку, когда во время исследования вы хотите иметь возможность запускать специальные запросы, делать заметки и сохранять свой анализ для использования при вскрытии или в модулях Runbook.

    Чтобы добавить диаграмму в записную книжку, щелкните Добавить в записную книжку и выполните поиск, чтобы выбрать существующую записную книжку или создать новую записную книжку.

    Запускать информацию об изменениях при предупреждении

    Открыв оповещение в редакторе, вы можете использовать функцию Lightstep Change Intelligence, чтобы определить причину изменения производительности.Change Intelligence связывает данные метрики с данными трассировки, чтобы найти компоненты в вашей системе, производительность которых изменилась одновременно с изменением метрики, что позволяет вам найти основную причину, не выходя из Lightstep.

    Если вы внесли какие-либо изменения в оповещение, вам необходимо сохранить эти изменения перед использованием Change Intelligence!

    Чтобы запустить Change Intelligence, щелкните отклонение и выберите Что вызвало это изменение? .

    Следуйте этим инструкциям, чтобы начать расследование.

    Настройка сервера MID для Metric Intelligence вручную

    Чтобы использовать Metric Intelligence, настройте хотя бы один сервер MID с Metric Intelligence как поддерживаемое приложение с возможностью метрик и запускающее расширение Metric Intelligence Metrics. Затем добавьте этот показатель Metric Intelligence Сервер MID как член распределенного сервера MID кластер.

    Убедитесь, что MID Server соответствует всему программному, аппаратному и требования к конфигурации, которые необходимо настроить для Metric Intelligence.

    Требуется роль: Для доступа к MID-серверу — mid_server. Чтобы настроить сервер MID в экземпляре (например, добавить поддерживаемый приложение), см. документацию по серверу MID.

    1. Перейдите к MID Server> Servers.
    2. Щелкните сервер MID, который вы хотите настроить для Metric Intelligence.
    3. Добавьте приложение Metric Intelligence:
      1. В центре формы MID Server щелкните Поддерживается Приложения.
      2. В разделе Поддерживаемые приложения щелкните Редактировать.
      3. В слякоти выберите OperationalIntelligence и щелкните значок > добавить кнопку.
      4. Щелкните Сохранить.
    4. Добавьте возможность метрик:
      1. В центре формы MID Server щелкните Возможности.
      2. В разделе «Возможности» нажмите Редактировать.
      3. В корзине выберите «Метрики» и щелкните значок ‘>’ кнопку добавления.
      4. Щелкните Сохранить.
    5. Щелкните Обновить.
    Создайте распределенный кластер MID Server, и добавьте Metric Intelligence Сервер MID как член этого кластера.

    Мезоскопическая интерференция для обнаружения метрических и кривизных и гравитационных волн

    Очень желателен компактный детектор для измерения метрики пространства-времени и кривизны. Здесь мы показываем, что квантовые пространственные суперпозиции мезоскопических объектов могут быть использованы для создания такого детектора. Мы предлагаем конкретную форму такого детектора и анализируем, как асимметрия в его конструкции позволяет ему напрямую взаимодействовать с кривизной.Более того, мы также обнаружили, что его несимметричная конструкция и большая масса объектов, подвергшихся воздействию, позволяют обнаруживать гравитационные волны (ГВ). Наконец, мы обсуждаем, как в принципе возможно создание такого детектора с помощью комбинации современных технологий с учетом известных источников декогеренции и шума. Для этого мы используем интерферометрию Штерна – Герлаха с массами ∼10 −17 кг, где интерферометрический сигнал извлекается путем измерения спинов и показывает, что ускорения всего 5 × 10 −15 мс −2 Гц −1/2 , а также эффекты перетаскивания кадра, вызванные Землей, можно было ощутить.Чувствительность GW масштабируется иначе, чем чувствительность к паразитному ускорению, что является уникальной особенностью предлагаемого интерферометра. Мы идентифицируем механизмы уменьшения известных источников шума, а именно гравитационного градиентного шума, принципа неопределенности и электромагнитных сил, и показываем, что это потенциально может привести к появлению измерителя ориентированного вибрационного шума (теплового / сейсмического) упругого детектора среднего (наземного) уровня. основанные) и низкочастотные (космические) гравитационные волны от массивных двойных систем (предсказанные режимы аналогичны режимам, нацеленным на атомные интерферометры и LISA).

    Волновая интерферометрия материи оказалась очень успешной с атомами [1] и реализована уже с макромолекулами (масса 10 4 а.е.м.) [2]. Были попытки распространить это на более крупные суперпозиции или более макроскопические массы [3–17], или и то, и другое [18, 19], чтобы исследовать модификации модели коллапса квантовой механики [20, 21] и проверить, является ли гравитационное поле принципиально квантовый по природе [22, 23]. Однако, поскольку реализация этих интерферометров потребует значительных усилий, действительно важно изучить их полезность, выходящую за рамки чисто фундаментальных и постулируемых процессов.Кроме того, при поиске приложений имеет смысл с оптимизмом смотреть на режимы, достижимые путем объединения нескольких современных квантовых технологий и экспериментальных методов. С учетом вышеизложенных соображений, здесь мы исследуем применение датчика / детектора режима большой массы и большой суперпозиции [18, 19, 22] в интерферометрии. Мы находим приложение, в котором такие суперпозиции используются для полного обнаружения классических гравитационных эффектов в месте, количественно определяемых метрикой и кривизной.Это происходит на фоне предложений об интерферометрах с меньшими частицами [24–26] или более крупных квантово-оптомеханических системах [27, 28] для обнаружения метрической составляющей г 00 , вариации которой могут использоваться для определения связанной составляющей кривизны. , прямое измерение такой кривизны [29] или для обнаружения вращения Земли [30, 31] или общих релятивистских эффектов [32–35]. Наиболее сложные объекты для обнаружения — это гравитационные волны (ГВ), метрические компоненты g ij , обнаружение которых в последнее время имело огромный успех с использованием километровых оптических интерферометров [36, 37], а будущие устройства были предложены в пробел [38].С другой стороны, есть также предложения по использованию атомных интерферометров [39–45] и различных резонаторов [46–50], но пока ничего не говорится о возможностях интерферометров для распространения (не захваченных) объектов, намного больших, чем отдельные атомы.

    В этой статье мы обсудим, как интерференцию мезоскопических объектов можно использовать для обнаружения метрики и кривизны (MIMAC), и, кроме того, представим примерную схему, основанную на принципе Штерна – Герлаха [18, 51–53, 64]. Таким образом, данная статья преследует три цели: 1.Показать, что интерферометрия больших масс с определенной асимметричной конструкцией позволит напрямую обнаруживать беспрецедентные режимы инерционных и гравитационных эффектов с помощью устройств компактного размера, 2. Представить явный пример интерферометра и продемонстрировать, как в целом выводить сигналы, которые он может ощутить 3. Представьте исследование жизнеспособности этого конкретного интерферометра, чтобы подчеркнуть, что эти режимы скоро будут доступны. Здесь следует отметить, что могут быть другие, возможно, более жизнеспособные схемы, основанные на других методах подготовки суперпозиций мезоскопических объектов.Такие исследования будут подкреплены нашими выводами по целям 1 и 2.

    В конкретном типе интерферометра, который мы изучаем в качестве примера модели, несмотря на то, что имеет место пространственная интерферометрия, включающая суперпозицию разделенных двигательных состояний, выходной сигнал интерферометра равен закодированы в степени свободы вращения способом, который нечувствителен к начальному шуму в состоянии движения (тепловом и сейсмическом). Мы демонстрируем, что его можно использовать для наблюдения за метрикой и, в результате использования несимметричной схемы, также «напрямую» наблюдать производные в интерферометрическом сигнале, которые определяют кривизну возмущенной метрики Минковского (в отличие от косвенное определение кривизны путем измерения метрики в близлежащих местах и ​​последующего аппроксимации производных метрики).Именно благодаря этой способности непосредственно определять кривизну через интерферометр мы описываем интерферометр как чувствительный к метрической кривизне и (см. Раздел 4). Кроме того, эти интерферометры позволяют измерять волны увлечения земного каркаса и гравитационные волны определенной силы и частотного диапазона. Во всех этих случаях примечательно, и действительно непосредственно из-за большой массы объектов, подвергающихся интерферометрии, что интерферометр очень компактен (один метр или меньше) и очень чувствителен на уровне одного объекта, т.е.е., не требует большого потока предметов.

    Эта статья будет продолжаться следующим образом: в разделе 2 будет рассмотрена общая форма действия массы, движущейся через нетривиальное пространство-время в нерелятивистском пределе. В нем также представлены стандартные аргументы в пользу использования больших «мезоскопических» масс в качестве интерферометрических частиц. Конечно, наблюдения в этом разделе не зависят от конкретного типа используемого мезоскопического объектного интерферометра и, как таковые, могут быть адаптированы к другим будущим предложениям.В разделе 3 представлено конкретное предложение для мезоскопического объектного интерферометра для обнаружения метрики пространства-времени и его кривизны (MIMAC). Этот интерферометр использует интерферометрию Штерна – Герлаха и является модифицированной версией ранее предложенного интерферометра, предложенного в других контекстах как с атомами [51–53], так и с мезоскопическими частицами [18, 22]. В разделе 4 будут представлены точные компоненты метрики пространства-времени, обнаруживаемые с помощью предлагаемой формы MIMAC, таким образом, чтобы также предоставить руководство для анализа будущих предложений по интерферометрам.В разделах 5–7 будут представлены и обсуждены способы обнаружения наиболее интересных сигналов, обнаруженных в разделе 4, а именно ньютоновская гравитация и связанная с ней кривизна, перетаскивание системы отсчета и гравитационные волны (GW). Это будет включать в себя предложение основных экспериментальных параметров, необходимых для обнаружения, и представление результатов чувствительности. Наконец, в разделе 8 подробно обсуждаются требования к наиболее сложным из сигналов, наблюдению за гравитационными волнами в средней полосе частот, и демонстрируется, как, хотя и амбициозно, такое устройство, похоже, не выходит за рамки реализуемости.Это делается путем демонстрации того, насколько современные методы соответствуют или превосходят минимальные экспериментальные требования для теоретического наблюдения гравитационных волн. Мы также обсуждаем основные ожидаемые источники шума и их эффекты в таком устройстве, а именно эффекты декогеренции, гравитационный градиентный шум (GGN), предел неопределенности Гейзенберга и электромагнитные эффекты. В то время как в разделе 2 указывается потенциал нового режима, а в разделе 3 представлена ​​необходимая модификация существующего устройства, разделы 5–7 представляют собой совершенно новые теоретические результаты.Раздел 8, конечно же, объединяет современное коммерчески доступное оборудование и экспериментальные достижения различных лабораторий, чтобы обосновать потенциальную реализуемость нашей схемы.

    Сигнал, извлеченный интерферометром, связанным с метрикой пространства-времени, представляет собой разность фаз (Δ ϕ ) между двумя плечами интерферометра. Это определяется как Δ ϕ = Δ S /, где Δ S — это разница в действии между двумя путями через интерферометр.Таким образом, по сравнению с любым классическим гравиметром или аналогичным классическим экспериментом, эта зависимость 1/ в конечной фазе значительно усилит окончательный измеренный сигнал в квантовом интерферометре. Если мы рассмотрим метрику пространства-времени, g μν , как слегка нарушенную, как это верно для измерений на Земле, метрику пространства-времени можно записать как g μν = η μν + h μν где η μν — стандартная метрика Минковского с сигнатурой, а h μν может иметь небольшое отклонение во времени зависимости.Мы также возьмем нерелятивистский предел для движения интерферометрических частиц, в результате лабораторное время t можно принять приблизительно равным собственному времени. Тогда действие для частицы с массой m , движущейся по траектории ι in the, будет

    , где δ ij — дельта Кронекера. Из приведенной выше формулы очевидно, что по сравнению с компонентом h 00 (ньютоновский потенциал), члены h 0 j (перетаскивание кадра) труднее обнаружить, поскольку c заменяется на нерелятивистская скорость v j , а h ij (гравитационные волны) будет труднее всего обнаружить с c 2 заменено на v i v j .С другой стороны, ожидается, что высокое значение м (по сравнению с атомными массами) увеличит чувствительность ко всем членам, потенциально позволяя обнаруживать сигналы, которые в противном случае были бы слишком малы для видимости. Например, для аналогичных скоростей и времен (мы покажем, как этого добиться в следующих разделах), когда используются нанообъекты массой 10 −17 кг, в конечный сигнал (Δ ϕ ) по сравнению с тяжелым атомом.

    Здесь мы представим примерную форму для мезоскопического объектного интерферометра.Это предложение представляет собой модификацию ранее предложенных устройств для атомной и мезоскопической интерферометрии. Интерферометрия Штерна – Герлаха того типа, который мы предлагаем использовать, требует наличия спина, встроенного в нанокристалл. Это очень общее требование, и предложение не полагается на конкретный тип спиновой системы или кристаллического хозяина. Основное требование состоит в том, чтобы суперпозиция вложенных спиновых состояний оставалась когерентной на протяжении всего эксперимента, что является общим требованием в области квантовых вычислений со спиновыми кубитами.А пока рассмотрим мезоскопическую массу (кристалл нанометрового размера), содержащую вложенную степень свободы со спином 1 (три спиновых состояния | + 1⟩, | 0⟩, | −1⟩). Одним из примеров является кристалл алмаза нанометрового диаметра со спином центра азот-вакансия (NV), который обычно рассматривается как многообещающий кандидат для подобных экспериментов [10, 12, 54, 55]. Другой пример — спин примеси редкоземельного элемента в кристалле [56, 57]. Масса первоначально оптически захватывается, заряжается нейтрально [58] и быстро охлаждается [59–63].Затем внутреннее спиновое состояние инициализируется приложением внезапного микроволнового импульса в суперпозиции собственных состояний спина. В этот момент ( t = 0) масса высвобождается из ловушки в движущемся волновом пакете | ψ (0) центрировано по скорости с вышеупомянутой внутренней суперпозицией спинов. Наличие градиента магнитного поля (∂ x B ) в направлении x вызывает ускорение в состоянии спина | + 1⟩.Рассматриваемый здесь источник градиента магнитного поля состоит из множества плоских углеродных нанотрубок, расположенных, как показано в подробном вырезе на рис. 1. Для обеспечения равномерного градиента магнитного поля ток через провод можно включать только тогда, когда он напрямую подключен. над частицей. Это действует, чтобы генерировать требуемую пространственную суперпозицию, а также связывать спиновые и двигательные состояния. Ускорение ненулевой компоненты спина меняется на противоположное в момент времени t = τ 1 и снова при t = τ 2 = 3 τ 1 путем обращения состояния вращения, в то время как величина ускорения поддерживается так, что в любой момент времени t , объединенное состояние вращения и движения равно, где σ представляет ненулевое состояние вращения.Эта процедура приведет к максимальному пространственному расстоянию суперпозиции Δ x , имеющему место в момент времени t = 2 τ 1 , при котором центры пространственных состояний | ψ 0 (2 τ 1 )⟩ и | ψ σ (2 τ 1 )⟩ разделены символом. Затем они собираются вместе так, чтобы их двигательные состояния точно перекрывались в момент времени t = τ 3 = 4 τ 1 , т.е.е., | ψ 0 (4 τ 1 )⟩ = | ψ σ (4 τ 1 )⟩.

    Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

    Рис. 1. Схема пути интерферометра , показывающая путь вращения, обозначенный синим пунктиром, и путь вращения, отмеченный оранжевым. Источник магнитного поля (толстая черная линия) может иметь форму, которая следит за траекторией, отличной от нуля спина, так что он может обеспечивать большой градиент магнитного поля без необходимости в чрезвычайно большом магнитном поле.На разрезе показано, как это может быть получено с помощью множества плоских токоведущих проводов, расположенных так, чтобы приблизиться к идеальной изогнутой форме для источника магнитного поля. Пропуская ток через каждую пару проводов в одном направлении, только когда частица находится непосредственно под ней, мы можем гарантировать, что частица испытывает приблизительно однородный градиент магнитного поля только в желаемом направлении. Максимальное наложение достигается на полпути в процессе интерферометрии. Вертикальные пунктирные линии показывают положение, когда происходит изменение направления ускорения.Круглый вырез показывает детали того, как на самом деле может быть реализован источник магнитного поля, когда несколько отдельных плоских токоведущих проводов включаются последовательно. Обратите внимание на необычную ориентацию оси с вертикальной осью x , представляющей расстояние пространственной суперпозиции.

    Загрузить рисунок:

    Стандартный образ Изображение высокого разрешения

    Эта интерферометрия, связанная со спиновым движением, имеет два поразительных следствия [18]: (i) Относительная фаза Δ ϕ между интерферометрическими плечами отображается на спиновое состояние в форме, так что ее можно измерить путем измерения спина государство в одиночку.Например, измеряя вероятность перехода состояния в состояние спина | 0⟩ после приложения третьего микроволнового импульса. (ii) Δ ϕ зависит исключительно от разницы между фазами, накопленными на интерферометрических путях, и совершенно не зависит от | ψ (0)⟩ делает интерферометрический сигнал незатронутым начальным смешанным тепловым состоянием или другим шумом (например, сейсмическим), который возникает до инициализирующего микроволнового импульса, который всегда можно смоделировать как вероятностный выбор | ψ (0)⟩.Любая разность фаз будет обнаружена после измерений N .

    Таким образом, весь интерферометрический процесс приведет к тому, что состояние частицы будет развиваться примерно как

    Вот исходное пространственное состояние частицы, если бы она могла свободно развиваться и оценивалась в момент времени t , и это массовое состояние в плеча интерферометра с нулевым спином и ненулевое плечо соответственно и являются соответствующими состояниями спина. Это приближение эволюции, предпринимаемой частицей, при этом каждый эффект считается ступенчатым.Состояние градиента магнитного поля создает и рекомбинирует пространственную суперпозицию, микроволновые импульсы создают и рекомбинируют спиновые суперпозиции. Особо следует отметить, что начальное состояние массовых факторов в конечном результате будет тривиально сохраняться в целом, даже если более сложные состояния, например тепловые состояния, используются в качестве начального состояния.

    Эта интерферометрическая система представляет собой асимметричную модификацию предложенной Ван и др. [18]. Более подробное обсуждение требуемых параметров, необходимых для реализации наиболее чувствительной и амбициозной формы интерферометра, который мы предлагаем, можно увидеть в разделе 8.

    Чтобы определить, какие компоненты метрического возмущения h μν являются наблюдаемыми, мы расширяем действие, S , до второго порядка по производным от h μν в предположении статичности во времени и пространственно медленно меняющаяся метрика. В частности, возьмем

    Для ясности теперь будем писать h μν (0, 0, 0) как h μν . Это дает разницу в действии между двумя интерферометрическими путями из-за различных компонентов h μν ( μ , ν = 0, x , y , z ) как

    Уравнения, представленные здесь, разделены таким образом, что после усечения они соответствуют эффектам ньютоновского потенциала (уравнение (5)), перетаскивания кадра (уравнение (6)) и гравитационных волн (уравнение (7)).Здесь мы отмечаем, что примерный интерферометр может непосредственно обнаруживать определенные компоненты возмущения метрики. В частности, термин h xx и, поскольку вращение устройства эквивалентно изменению маркировки пространственного направления, пространственных компонентов метрики в целом. Кроме того, поскольку действие напрямую зависит от вторых производных от h μν , такое устройство также будет чувствительно к локальной кривизне пространства-времени 5 .Это позволяет экспериментатору просто идентифицировать определенные компоненты тензора Римана R μνσν в приведенных выше уравнениях почленно, поэтому мы считаем интерферометр непосредственно чувствительным к кривизне пространства-времени. Роль асимметрии в интерферометре теперь также можно увидеть из 7, учитывая зависимость членов второго порядка, асимметрия необходима для создания разности действий между плечами. Например, если бы использовался симметричный интерферометр, принимая начальное состояние спина, то оба плеча содержали бы одну и ту же зависимую фазу, как показано в уравнении (7).Они уравняются в окончательной разности фаз, в результате чего интерферометр больше не будет чувствителен к ГВ.

    В следующих разделах мы исследуем основные экспериментальные соображения по обнаружению ньютоновской гравитации и связанной с ней кривизны (раздел 5), эффектов перетаскивания кадра (раздел 6) и гравитационных волн (раздел 7). Мы представляем точную форму, которую будут принимать сигналы, обсуждаем их предсказанные амплитуды, чтобы понять, насколько хорошо они могут быть обнаружены, а в случае ньютоновского потенциала мы также исследуем и охарактеризуем множество различных источников, которые могут генерировать сигнал.

    Рассматривая только первый член не Минковского в 2, мы можем сделать стандартную замену для ньютоновского потенциала, h 00 = 2 MG / c 2 R . Мы определяем вертикаль как ось x , эксперимент проводится на уровне земли, поэтому R — это радиус Земли, а M — масса Земли, разница в действии между двумя рукавами до второго. порядок в

    Это согласуется с представлением о том, что любое обнаружение кривизны будет иметь форму U ( L / R ) 2 , где U — гравитационный потенциал, а L — характеристика лабораторная длина (в приведенном выше случае) [65].Несмотря на это квадратичное подавление, его все же можно обнаружить из-за фактора разности фаз 1/. Таким образом, мы можем ожидать наблюдать даже эффекты второго порядка (эффекты кривизны) в виде больших фазовых сдвигов. На рисунке 2 показано, как эти результаты масштабируются с массой объекта в интерферометре, предполагая максимально допустимое значение пространственного разделения (). Из рисунка 2 видно, что масса 10 −16 кг в интерферометре ∼1 мм со временем интегрирования τ 1 ∼ 100 мс дает определение ускорения с чувствительностью до ∼5 × 10 −15 мс −2 Гц −1/2 .Этот результат относится к случаю отправки одной частицы через интерферометр за раз и, как таковой, представляет собой нижнюю границу чувствительности такого детектора. Это выгодно отличается от недавней работы, демонстрирующей прямое обнаружение метрической кривизны испытательной массы с чувствительностью 5 × 10 −9 мс −2 Гц −1/2 [29].

    Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

    Рисунок 2. Ньютоновский потенциал и масштабирование разности фаз смещения кадра с учетом массы объектов для максимального размера и времени интерферометра Δ x = 1 мм и τ 1 = 100 мс соответственно с v y = 10 мс −1 . По мере увеличения массы m фазовое изменение увеличивается, и его можно поддерживать на самом высоком значении, если оставить больше времени τ 1 . Однако оптимальная точка достигается примерно через м = 10 −16 кг, после чего Δ x , полученное с максимальным значением τ 1 , начинает уменьшаться обратно пропорционально массе даже для фиксированного максимально возможного значения магнитных полей (10 6 Тм −1 ).

    Загрузить рисунок:

    Стандартный образ Изображение высокого разрешения

    Этот детектор может также использоваться для обнаружения меньших масс и более локальных сигналов. Например, масса M на расстоянии R , которая дает обнаруживаемый фазовый сдвиг по сравнению с тем, что ее нет, фактически она перестает существовать, задается

    , который предлагает спецификации интерферометра, используемые для рисунка 2, при На расстоянии 1 км можно обнаружить массу около 4 кг при условии, что масса переместилась с очень большого расстояния на этот диапазон 1 км или путем изменения ориентации интерферометра относительно массы.С другой стороны, все стационарные массы, естественно присутствующие вокруг интерферометра, не будут действовать как шум при обнаружении других сигналов, поскольку они будут обеспечивать постоянную разность фаз между плечами для фиксированной ориентации интерферометра.

    Мы также можем рассмотреть возможность обнаружения движения массы. Считая движение достаточно медленным, чтобы фаза интерферометра могла быть найдена для массы M на R , прежде чем он переместится на расстояние d и снова обнаружен.Тогда минимальное обнаруживаемое движение будет

    , где предполагалось, что d R . Например, предыдущий M = масса 4 кг на расстоянии R = 100 м приведет к заметному изменению фазы, если он переместится на d ≈ 0,5 м или более. Это может действовать как источник шума при поиске других сигналов, это будет обсуждаться ниже в разделе 8.

    Для исследования обнаружения перетаскивания кадра была рассмотрена метрика «перетаскивание кадра», приведенная в [66].Записано сферически с азимутальным углом ψ и полярным углом θ :

    , где

    , где приближение биномиального расширения использовалось для нахождения в линеаризованном пределе, и Ω = 2 MGν / c 2 R — это масштабированная угловая скорость центральной вращающейся массы, где снова M — масса Земли, R — ее радиус и ν — ее угловая скорость. Соответствующий компонент 12 — это поперечный член d ψ d t .

    Предполагается, что устройство выровнено параллельно экватору и поверхности Земли, и с учетом небольшого углового приближения в отношении углового расстояния, которое масса проходит вдоль интерферометра в направлении ‘ y ‘, измеренном от центра Земля. Определение M как массы Земли, R ее радиуса и ν ее угловой скорости дает разность фаз, снова во втором порядке в

    Подставляя все известные константы, предполагая, что интерферометр расположен на поверхности Земли, дает как фазу первого порядка, зависящую от метрики, так и фазу второго порядка, зависящую от кривизны.Эти эффекты значительно скромнее, поэтому потребуются высокоточные измерения, особенно для измерения члена второго порядка. Такие измерения обеспечили бы независимую проверку результатов гравитационного зонда B [33]. На рисунке 2 также показаны фазы, обусловленные эффектами первого и второго порядка, независимо от массы объекта.

    Наша установка также может извлекать фазу из поперечных бесследовых возмущений вокруг фона Минковского:

    , где ψ 0 — фаза ГВ на интерферометре при t = 0 в системе отсчета интерферометра.Мы предположили, что ГВ распространяется в направлении x 3 = z перпендикулярно интерферометру с угловой частотой ω , и приняли два состояния спиральности ГВ как h + , h . × ≪ 1. Мы также игнорируем компонент кинетической энергии действия атомов, см. 2, поскольку он не имеет отношения к цели обнаружения фазы. Разность фаз, индуцированная ГВ, составляет

    , где ψ 0 — фаза волны при t = 2 τ 1 , а приблизительная форма сохраняется при ωτ 1 ≪ 1.Обратите внимание, что компонент h × не записан в нашем интерферометре, поскольку он пропорционален v x , который варьируется между положительными и отрицательными значениями, тем самым отменяя себя в отличие от h + поскольку это функция. Повернутое устройство обнаруживает h × .

    Механизм, лежащий в основе этой разности фаз, в конечном итоге связан с взаимодействием частиц с локальными пространственно-временными параметрами (метрикой).Метрика — это то, на что будет непосредственно влиять ГВ, и это обнаруживается через фазовую эволюцию, заданную действием, см. 2. Обратите внимание, что наш прибор , а не , непосредственно определяет приливное ускорение частицы, вызванное ГВ. Фактически, это ничтожно мало по сравнению с градиентом магнитного поля, необходимым для интерферометрии. Он просто измеряет пространственное растяжение / сжатие, вызванное GW, таким же образом, как и постоянное изменение соответствующих компонентов метрики.Конечно, существует неизбежное изменение метрики во времени из-за GW, но мы не используем эту вариацию 6 — изменение метрики во времени происходит намного медленнее, чем индивидуальный прогон интерферометра для частот, наиболее часто используемых нашим детектором. Чувствительный к. По сути, интерферометр обнаруживает изменения фазы из-за статических метрических составляющих. Таким образом, правильная аналогия между лазерными интерферометрами и нашим интерферометром состоит в том, что масса — это замена фотонов.Оба они измеряют изменение пространственных расстояний из-за ГВ. Поскольку разница в длине пути ∼ ч + L по существу измеряется в единицах длины волны де Бройля материальной волны, ∼10 −17 м, L ∼ 1 м достаточно (обратите внимание в нашем случае L = Δ x ). Подчеркнем здесь, что следует , а не интерпретировать наш интерферометр как обнаруживающий приливное ускорение, заданное формулой h + 2 , непосредственно действующей на массу.Это также напрямую ведет к тому, что чувствительность GW в нашем интерферометре масштабируется уникальным образом по сравнению с чувствительностью к ускорению. Рассмотрите возможность увеличения приложенного градиента магнитного поля, чтобы он оставался фиксированным, при уменьшении τ 1 . Индуцированная ГВ разность фаз масштабируется, поскольку метрика ГВ связана со скоростью частицы ( S h ij v i v j ), в то время как разность фаз, вызванная паразитным ускорением, масштабируется как.Таким образом, чувствительность GW может быть дополнительно увеличена при подавлении шумовых эффектов в нашем сигнале, что дает улучшенное соотношение сигнал / шум. Таким образом, наш интерферометр качественно сильно отличается от LIGO / LISA. Второе важное отличие между лазерными интерферометрами и MIMAC заключается в том, что нет обратного действия, и, как таковой, соответствующий стандартный квантовый предел не является ограничивающим фактором. Это потому, что измерение происходит только после того, как после интерферометрии, и положение также не измеряется, только конечное состояние вращения.Действительно, наш интерферометр наиболее близок по механизму к одноатомным интерферометрам, которые были предложены в качестве некоторых из первых схем атомной интерферометрии для обнаружения ГВ [39–41].

    Эти два различия составляют основу потенциальных будущих преимуществ этого интерферометра перед лазерными интерферометрами, в которых стандартный квантовый предел и ньютоновский шум действуют как основные ограничения на чувствительность. Ни то, ни другое принципиально не ограничивает MIMAC или MIMAC-подобный интерферометр.

    По сравнению с ранними атомными интерферометрами наше преимущество проистекает из гораздо большего размера м для наших интерферометров, поскольку наша методология Штерна-Герлаха (SG) открывает возможности для создания достаточно высоких Δ x , даже с увеличенным масса.Здесь мы должны отметить, что более продвинутые предложения от атомной интерферометрии, такие как атомный интерферометрический датчик GW (AGIS), обсуждаемые в [43], качественно сильно отличаются от нашей схемы. Таким образом, мы можем сравнивать только масштабы, но не механизм. Они генерируют разность фаз ∼10 16 h + для космического детектора [42] с размером базы L ∼ 10 7 м по сравнению с нашей для размера базы 1 м, как показано на рисунке. 3.Опять же, поскольку механизм нашего предложения значительно отличается от AGIS и связанных схем, приведенное выше сравнение не отражает всей эффективности этих двух предложений.

    Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

    Рис. 3. Сравнение чувствительности к деформации двух детекторов с разной массой, Δ x = 1 м ГВт. Пунктирная зеленая кривая соответствует наземному интерферометру массой 10 −25 кг, τ 1 = 7.3 × 10 −5 с и поток N = 10 6 , взятый из [32] для атомов Rb 87 , отсутствие предела чувствительности GGN можно объяснить чрезвычайно коротким интерферометрическим временем. уменьшение влияния ньютоновского потенциала на конечную разность фаз. Нижние оранжевые кривые относятся к массе 10 −17 кг, τ 1 ≈ 0,73 с и N = 400 для наземной (сплошной, включая GGN с соответствующей компенсацией) и космической (пунктирной) чувствительности. .Он также показывает снижение чувствительности к низкочастотной деформации из-за шума градиента силы тяжести.

    Загрузить рисунок:

    Стандартный образ Изображение высокого разрешения

    Из 18 видно, что выход фазы не будет зависеть от частоты ГВт при условии ωτ 3 ωτ 1 ≪ 1, хотя он будет ограничен шумом градиента силы тяжести на более низких частотах (см. Рисунок 3) . Именно в этом режиме наш интерферометр наиболее чувствителен к ГВ.Масштабируемость обнаруживаемости по частоте понимается из того, что она чувствительна к усредненной по времени амплитуде волны, которая стремится к нулю для более высоких частот. Таким образом, более высокочастотные GW могут быть обнаружены с помощью более коротких временных детекторов, как показано на рисунке 3, хотя и с более низкой чувствительностью, без увеличения градиента магнитного поля и массы. Обратите внимание, что мы определяем обнаруживаемую деформацию для N частиц, проходящих через интерферометр последовательно (и / или несколько интерферометров параллельно).Далее отметим, что около 10–10 4 Гц LIGO уже работает [67], в то время как существуют необнаруженные источники более низких частот GW [68]. Наш интерферометр будет дополнять часть диапазона LISA [38] (10 −6 –10 Гц) для подземной реализации или весь его диапазон для интерферометра космического базирования.

    Несмотря на то, что предложенный нами датчик является амбициозным по своему охвату, не видно каких-либо фундаментальных или непреодолимых препятствий для его создания с использованием текущих и ближайших технологий.Кроме того, мы в первую очередь стремимся показать его «в принципе» выполнимость, представив примерную схему реализации интерферометра. В оставшейся части статьи мы опишем методы, которые можно использовать для создания такого интерферометра. Мы обсудим основные источники декогеренции, которые разрушают суперпозицию, а также рассмотрим основные источники шума в фазовом выходном сигнале. Это будет использоваться для ограничения допустимого шума и флуктуаций экспериментальных параметров, таких как флуктуации массы от одной частицы к другой и время.Помимо ограничений и методов, обсуждаемых ниже, создание этого интерферометра потребует дальнейшей работы, чтобы гарантировать отличное поверхностное завершение для уменьшения оборванных связей, подвижной развязки и метода создания луча летающего алмаза среди дальнейших экспериментальных достижений, над которыми работают продолжается [69] в относительно новой области интерферометрии больших масс.

    Для реализации предложенного интерферометра используется градиент магнитного поля (∂ x B ) для создания пространственной суперпозиции размера с a = g NV μ B x B / м где g NV — коэффициент Ланде g и μ B — магнетон Бора [18].Чтобы интерферометрия больших масс имела преимущество перед атомами, Δ x должно сохраняться ~ 1 м даже при увеличении м . С этой целью, если мы хотим сохранить τ 1 ≈ 0,73 с, что требуется для достижения нашей максимальной чувствительности ГВт (см. Рисунок 3), градиент магнитного поля, ∂ x B из 10 6 Тм -1 . Такой большой градиент магнитного поля можно создать с помощью токоведущего провода. Однако мы предлагаем использовать двойные воздушные провода.Это позволяет поддерживать более равномерный градиент магнитного поля при увеличении расстояния между интерферометрическими частицами и проводами, тем самым уменьшая паразитные силы. Эти провода должны быть расположены во многих небольших горизонтальных секциях так, чтобы они приблизительно следовали траектории плеча интерферометра с ненулевым спином, как показано на рисунке 1. Это позволяет ему всегда оставаться проксимально к плечу интерферометра с ненулевым спином, генерируя достаточно большой градиент магнитного поля, не требующий также неоправданно большого магнитного поля.Это требует большого тока, что потребует использования композитов углеродные нанотрубки-металл, которые могут поддерживать плотность тока до I = 10 13 Am −2 [70]. Амплитуда градиента магнитного поля от одиночного провода составляет

    , где здесь D — расстояние между центром провода и точкой, в которой измеряется напряженность магнитного поля, — радиус провода, Λ — расстояние от поверхность проволоки и мы взяли ().Таким образом, первоочередной задачей для создания необходимых больших градиентов магнитного поля является стабильность тока и расстояние Λ, необходимое для устранения других взаимодействий, таких как потенциал пятна и взаимодействия Казимира, что важно, это расстояние просто устанавливает требуемую толщину, а не ограничивают теоретическую возможность достижения необходимого градиента магнитного поля. Для создания достаточно однородного градиента магнитного поля мы предлагаем использовать много небольших пар воздушных проводов, которые немного изменяют испытываемый градиент магнитного поля.Однако для ясности и поскольку это простое доказательство представленного аргумента концепции, более простая установка (с одним изогнутым проводом) будет подробно обсуждаться ниже в числовом отношении, сила градиента, шум и декогеренция фактически одинаковы.

    8.1. Декогеренция

    Основными источниками декогеренции для состояний пространственной суперпозиции будет рассеяние молекул воздуха и излучение черного тела, дающее информацию о том, «какой путь». Пространственная когерентность может предложить огромное окно при использовании низкого давления ∼10 −14 Па (с более низким, достигнутым ранее в криогенно охлаждаемых системах [71]) и низкой внутренней температуре ∼50 мК.Это возможно, например, в холодильнике для разбавления [72] или с помощью лазерного охлаждения [62, 63]. Для массы ∼10 −17 кг и радиуса 100 нм, используя результаты [73], рассчитанные скорости рассеяния составляют 0,006 Гц из-за рассеяния молекул воздуха и 0,06 Гц из-за эмиссии фотонов черного тела. Спиновая когерентность электронов при 10 мК также может достигать 1 с при динамической развязке [74, 75] (частично присутствующей здесь из-за импульсов переворота спина и в дальнейшем расширяемой путем подачи импульсов на спиновую ванну [76]).Масштаб рассматриваемых здесь суперпозиций согласуется со стохастической декогеренцией, вызванной ГВ, поскольку мы используем мезоскопические объекты [77].

    Предлагаемая установка объединяет современные градиенты магнитного поля, давление и внутреннюю температуру, которые реализованы индивидуально. Отправка наноалмазов через низкое давление все еще находится в стадии разработки, так же как и сочетание свободного полета с криогеникой [72].

    8.2. Гравитационные сигналы как шум

    По своей конструкции наш интерферометрический сигнал зависит только от относительной фазы между двумя плечами и, таким образом, невосприимчив к тепловому и сейсмическому шуму в | ψ (0)⟩.Таким образом, для наиболее чувствительного предложенного интерферометра (для ГВ) фазы из-за увлечения кадра и источников типа ньютоновского потенциала (включая градиенты силы тяжести [78]) являются первичным шумом. Также могут быть другие источники шума из-за реализации, например частица-частица и частица-магнит Казимира, потенциал пятна и гравитационные взаимодействия.

    Далее мы рассмотрим наиболее сложные для обнаружения сигналы (GW), для которых наивысшая чувствительность к деформации h + ∼ 10 −17 происходит для отдельных масс ∼10 −17 кг, каждый раз пересекая интерферометр по одному.Мы можем растянуть это до ч + ∼ 10 −18 , учитывая N = 400 масс, проходящих через интерферометр последовательно в течение интерферометра ( τ 3 ), одну за другой. Это может быть достигнуто путем последовательного охлаждения [59–63] и инжекции одной частицы каждые ∼10 мс. Затем это устанавливает мощность сигнала, все шумы должны быть сохранены ниже (мы обсудим ниже, как это можно встретить). Кроме того, для обнаружения низкочастотных ГВ, скажем, для ГВ с частотой ~ 10 мГц, можно сделать ~ 100 повторов этой интерференции в течение периода гравитационной волны.Это на порядок повысит чувствительность и выведет детектор в диапазон обнаружения массивных двойных систем на указанной выше частоте [79]. Можно еще больше повысить чувствительность еще в один раз, если параллельно использовать интерферометры. Это также соответствует наиболее амбициозной настройке датчика с массой м = 10 −17 кг, время τ 1 = 0,73 с, v x = 1 = 1.35 мс −1 .

    Во-первых, простой источник шума в любом сигнале, включая сигналы GW, возникает из-за колебаний параметров от одного запуска к другому. Имея это в виду, необходимо учитывать только наибольший фазовый эффект (ньютоновский потенциал), так как он максимально увеличивает любую неопределенность. Следует отметить, что, хотя это не сразу очевидно из 5 или 8, ньютоновская фаза первого порядка не зависит от массы частиц, это связано с обратным масштабированием размера суперпозиции с массой.Кроме того, эти шумы можно подавить, ориентируя интерферометр перпендикулярно градиенту ньютоновского потенциала (параллельно земле). Это дает фазовую неопределенность δϕ из-за массы ( δm ), расстояния ( δR ), размера наложения ( δ x )) и погрешности времени ( δτ 1 ) приблизительно

    , где α = 0, когда интерферометр точно перпендикулярен локальному ньютоновскому градиенту потенциала.Это было получено из уравнения (8), учитывающего вариации экспериментальных параметров и ориентирующего интерферометр относительно локального ньютоновского гравитационного потенциала. Учитывая, что неопределенность ориентации ⩽1 pRad поддается измерению [80], то есть достижима, колебания массы, расстояния, расстояния и времени должны быть ниже δm ⩽ 10 −18 кг, δR ⩽ 0,1 м δ x ) ⩽ 10 нм и δτ 1 ⩽ 1 нс соответственно, чтобы гарантировать, что δϕ удерживается ниже обнаруживаемого предела, то есть для обеспечения δϕ ⩽ 0.1. Изменениям в известных (систематических) фазах можно противодействовать путем тщательной характеристики параметров системы и / или модификаций интерферометрической установки.

    Мы можем отметить, что некоторые шумы могут быть идентифицированы благодаря уникальным функциональным зависимостям (в частности, как они масштабируются с a , v y и τ 1 ) 5 идентифицированных сигналов (5 –7) отдельные типы сигналов могут быть идентифицированы по отдельности с помощью сети интерферометров, позволяющей отфильтровать от них сигнал.Особо следует отметить, что при установке v y = 0, 6 становится равным нулю. Однако это ограничит возможность введения более одной частицы в интерферометр за раз, в результате чего чувствительность (и потолок шума) Δ ϕ = 1 для одного прогона одного интерферометра. Кроме того, можно активно подавлять некоторые внешние шумы. Сигналы первого порядка могут быть обнаружены и подавлены симметричным детектором (с использованием начальной суперпозиции спинов), нечувствительным к эффектам второго порядка и ГВ.Здесь под сигналами первого порядка мы имеем в виду члены в 5 и 6, которые являются функцией одной производной. Это можно сделать, поскольку это единственные члены, к которым чувствителен симметричный интерферометр (члены ∝ a 2 отменяются при вычислении разности), поэтому эти шумы можно рассматривать как сигналы, которые можно вычесть из общий фазовый выход. Член ньютоновского потенциала второго порядка также можно аппроксимировать с помощью слегка смещенных симметричных интерферометров.Они снова будут нечувствительны к GW и приведут к тому, что в шуме останутся эффекты третьего порядка. Этот метод активной отмены также является приблизительным. Например, рассмотрим источник, расположенный на расстоянии R от первичного детектора, с вторичными симметричными интерферометрами, расположенными на расстоянии R ± с от источника. Сигнал на центральном асимметричном интерферометре будет примерно равным среднему значению сигнала на каждом симметричном интерферометре по обе стороны от него.Этот приблизительный сигнал можно использовать для подавления фазового шума, тем самым уменьшая его на коэффициент, который зависит от того, насколько близко приближение. Чтобы определить, мы можем расширить сигнал на порядок от центрального асимметричного интерферометра, давая

    . Возьмем, к примеру, перемещение груза массой 1 кг на расстоянии 1 м от датчика и совмещенное с осью интерферометров x ( направление, в котором он чувствителен). Если мы рассматриваем первичный интерферометр как имеющий симметричный интерферометр над и под ним на расстоянии с = 1 см, то к 11 его перемещение должно быть меньше d = 10 −10 м без какой-либо активной компенсации. однако с отменой это становится d = 10 −5 м, все еще значимое, но гораздо менее сложное значение.

    8.3. Шум гравитационного градиента

    Далекие флуктуации ньютоновского потенциала известны как гравитационный градиентный шум (GGN) [81, 82]. Это, как известно, один из основных источников шума, который ограничивает обнаружение GW в современных антеннах GW, особенно на низких частотах. Шум гравитационного градиента возникает из-за сейсмических волн, вызывающих изменения в местном гравитационном поле. Эти сейсмические волны не столь драматичны, как землетрясения, а представляют собой стохастические флуктуации локальной плотности и поверхностные колебания окружающей почвы.Трудно сказать что-либо слишком конкретное об амплитудах градиента силы тяжести, поскольку они, как известно, сильно зависят от местоположения [83]. Мы будем внимательно следить за анализом, выполненным в [84, 85], в сочетании с измеренными ускорениями градиента силы тяжести [86, 87], а также рассмотрим, насколько хорошо мы можем надеяться на устранение таких эффектов.

    Рассмотрим влияние колебания плотности атмосферы или земли Δ ρ некоторого объема V , где для примера наземных колебаний длины волны λ и высоты ξ , V = λ 2 ξ , на некотором расстоянии r от нашего интерферометра.Это приведет к аномальному ускорению величиной

    , где β и γ — полярные координаты возмущения с началом координат, расположенным в детекторе. Это было получено путем рассмотрения стандартной формулы для ускорения из-за ньютоновского гравитационного взаимодействия и того, что интерферометр чувствителен только в одном направлении. Таким образом, тригонометрические зависимости обусловлены направленной чувствительностью детектора. Чтобы упростить анализ, мы будем рассматривать все области колебаний как независимые и поэтому рассмотрим совместный эффект, добавив квадрат ускорения.Мы также рассмотрим минимальное расстояние, r 0 , то есть наш интерферометр находится внутри полости, в которой нет флуктуаций плотности. Рассматривая первоначально интерферометр, расположенный на поверхности Земли, квадрат ожидаемого ускорения будет

    . Теперь, если интерферометр расположен под землей на глубине d , это станет

    , и поэтому мы можем оценить фазовый шум в нашем подземный датчик. Используя измеренные медианные результаты в [86, 87] для поверхности = 3 × 10 −11 мс −2 для флуктуаций, происходящих на частоте 1 мГц, мы можем оценить подземный фазовый шум из-за стохастического варьирующееся местное ускорение, предполагая, что r 0 = 1 м и d = 100 м как

    , что явно весьма существенно.Также стоит отметить, что «тихие» (с низким уровнем шума GGN) участки могут иметь значения шума на два порядка меньше [84]. Также будут эффекты второго порядка (), когда местная гравитация изменяется в интерферометре, что будет примерно в несколько раз меньше для типичных флуктуационных длин волн λ = 1 км [83], что дает 1 мГц.

    Однако они могут быть измерены и подавлены с использованием симметричных реализаций интерферометра, как обсуждалось выше, следовательно, фазовый шум будет тогда для с = 0.01 м, что достаточно для обнаружения в этом частотном спектре. Остается вопрос о вариациях фазы второго порядка (). Их можно точно так же аппроксимировать, на этот раз двумя симметричными интерферометрами, теперь разбросанными в направлении « x », и принимая разницу между ними, деленную на расстояние между ними. Поскольку два интерферометра должны быть разнесены дальше друг от друга, чтобы освободить место для исходного интерферометра, то прежде они будут точно измерять только линейное изменение g на интерферометре.Это предполагает, что ошибка фазы из-за GGN после использования обоих методов подавления будет фактически эффектом GGN третьего порядка, который будет еще меньше, чем эффект второго порядка, давая на частоте 1 мГц. Это все еще важно, и поэтому шум градиента силы тяжести создаст эффективный минимальный уровень шума для чувствительности нашего детектора. Чтобы определить, как это влияет на нашу чувствительность на других частотах, мы используем масштабирование, представленное в [84], для создания минимального уровня шума после подавления и, как обсуждалось выше, для всех соответствующих частот.Тогда результирующий сигнал GGN будет

    для интерферометра м = 10 −17 кг, использованного на рисунке 3, это также показывает, что оптимальная чувствительность здесь находится в диапазоне 0,04–3 Гц. Обратите внимание, что это также близко соответствует медианным спектрам GGN, приведенным в [86].

    Это довольно грубая модель, рассматривающая одновременно земные и атмосферные колебания, предполагающая некоррелированные колебания и интегрирующая по каждой ячейке, а не суммирующая. Однако, поскольку мы используем фактические результаты измерений для , поверхности и фактически касаемся только масштабирования с r и d , наша модель вряд ли сбивает нас с пути.Кроме того, мы используем измеренные медианные спектры GGN и поэтому, вероятно, переоцениваем шум, поскольку он фактически повлияет на наш интерферометр, поскольку мы предполагали, что он будет размещен в «тихом» месте с низким GGN. Кроме того, мы можем отметить, что такой метод измерения и подавления шума может быть применен к другим датчикам GW, потенциально расширяя наземные наблюдаемые частоты во всех датчиках GW.

    8.4. Шум неопределенности Гейзенберга

    Еще одним ключевым источником шума в стандартных детекторах GW является основной шум из-за предела неопределенности Гейзенберга.Для простоты мы будем считать, что масса находится в когерентном состоянии, насыщающем принцип неопределенности, то есть

    , где предполагается, что частица выпущена из ловушки с частотой 100 кГц. Начиная с неопределенности положения, есть два возможных способа, которыми это может повлиять на окончательный результат, первый — это неопределенность в исходном положении, дающая

    , где снова α — угол между осью интерферометра x и локальной плоскостью константы. Ньютоновский потенциал.Второй способ, при котором неопределенность положения из-за HUP может проявляться как шум, заключается в воздействии на перекрытие между частицами. Однако известно [18], что это не может повлиять на результат, поскольку разность фаз не зависит от исходного пространственного состояния.

    Аналогичным образом мы можем рассмотреть, как неопределенность начального импульса HUP приводит к неопределенности фазы. Это дает

    как таковое при условии, что α ≪ 10 −5 , это тоже не проблема. Ожидается, что α ∼ 10 −12 [80], HUP не будет ограничивающим фактором.

    8.5. Взаимодействия между частицами

    Любые электростатические взаимодействия могут быть устранены, поскольку заряд частицы может быть измерен и изменен вплоть до одноэлектронного уровня [58]. Более касающимися взаимодействий будут взаимодействия частица-частица и частица-магнит. Взаимодействие частица-частица контролируется за счет обеспечения низкого потока частиц, где поток определяется как количество частиц, проходящих через интерферометр в секунду. Вносимая им фазовая неопределенность в первую очередь связана с взаимодействием Казимира между частицами.Однако его можно минимизировать, обеспечив достаточно большие v y , например, с учетом эффективного потенциала Казимира ( U C ) между двумя алмазными ( = 5,7) сферами с радиусом на расстоянии d , кроме

    , тогда обеспечивалось v y = 10 мс −1 , тогда поток N = 1000 приведет к фазовой неопределенности приблизительно 0,002 рад с фазовой чувствительностью к 0.03 уровень радиан. Когда v y = 1 мс −1 , максимально допустимый поток составляет около Н = 90, что дает фазовую неопределенность приблизительно 0,05 рад с чувствительностью приблизительно 0,1 рад. С этой целью мы рассмотрели N = 400 с v y = 10 мс −1 как достаточное, чтобы гарантировать, что взаимодействия частицы с частицами пренебрежимо малы, а также для повышения фазовой чувствительности, причем большие потоки дают фазовую чувствительность, которая скорее всего проиграет другим шумам, рассмотренным выше.Обратите внимание, что такие большие значения для v y могут быть достигнуты для поляризуемой частицы (например, наноалмаза) с помощью быстрого ускорения в импульсном оптическом поле [88].

    8.6. Колебания магнитного поля

    Колебания магнитного поля и его градиента будут влиять на интерферометр по-разному: изменить Δ x , полностью остановить закрытие интерферометра и из-за флуктуаций фазы, связанных с вариациями потенциальной энергии магнитного поля.

    Источником флуктуаций магнитного поля будут изменения тока через провод, принимающий I I + δI . Такие колебания приведут к изменениям приложенного ускорения δa , заданного

    . Теперь, если такие колебания происходят в промежутках времени, аналогичных полному интерферометрическому времени ( τ 3 = 4 τ 1 ), то они будут автоматически отменяется на переменное направление ускорения.Точно так же, если они возникают намного быстрее, чем снова, они в среднем отменяются на протяжении всего процесса интерферометрии. Таким образом, наиболее значительные колебания положения происходят, если знак δI меняется в разы t = τ 1 , а затем снова на t = τ 2 , предполагая характерный промежуток времени 2 τ 1 так, что его вклад в ускорение никогда не отменяется. В этом случае у нас есть

    , хотя, если несколько частиц проходят через интерферометр последовательно, то для более поздней частицы этот эффект будет меньше или полностью нейтрализован, что мы здесь не будем учитывать, чтобы не недооценивать шум.В контексте вариаций ньютоновского потенциала от одного цикла к другому мы обнаружили, что нам требуется δ x ) ⩽ 10 нм (см. Раздел 8.2), что с учетом максимального размера суперпозиции составляет Δ x = 1 м, устанавливает предел изменения тока δI = 10 −8 I в масштабе времени 2 τ 1 ≈ 1,5 с. Теперь, чтобы гарантировать, что это не будет превышено, экспериментаторам просто нужно будет контролировать ток с помощью амперметра, чтобы гарантировать, что дрейф остается ниже этого уровня.

    Кроме того, мы можем учитывать колебания тока из-за тепловых эффектов в проводящем проводе, рассматривая шум Джонсона – Никвиста, который дает шум тока через провод, как

    , где k B — постоянная Больцмана, T — температура длины провода, Δ f ∼ 1 Гц — ширина полосы шума, а кОм — сопротивление провода [89]. Это дает токовый шум δI ∼ 10 −12 A, если провод поддерживается при комнатной температуре.Это, вероятно, будет намного ниже требуемого минимального уровня шума, даже если провод нагревается намного выше комнатной температуры.

    Это также приведет к перекрытию частиц только до границы, приблизительно заданной. Однако, используя результаты, полученные ниже, мы можем заключить, что m намного ниже предполагаемого разброса волнового пакета из-за неопределенности Гейзенберга σ x ∼ 10 −11 м и поэтому не представляет серьезного беспокойства.

    Наконец, мы можем рассмотреть флуктуацию фазы из-за связи магнитного поля.Эта фаза из-за связи между электронным спином и выровненным магнитным полем задается формулой

    , где e и m e — заряд и масса электрона, г, ≈ 2 — гиромагнитное отношение и S — спиновый угловой момент. Теперь, когда состояние спина меняется на противоположное по всему интерферометру, полная фаза будет эффективно раскручиваться, вплоть до стабильности как средней напряженности магнитного поля, так и точности синхронизации.Таким образом, разность фаз будет зависеть от некоторых стохастических флуктуаций, заданных формулой

    . Теперь первое слагаемое подразумевает ограничение на расстояние между центром провода и частицей D ⩾ 1 μ м, а второе слагаемое подразумевает ограничение временной неопределенности δt ≪ 10 17 D м −1 с. Итак, принимая D = 2 × 10 −5 м, таким образом, требуется ток I ≈ 2000 A и величина магнитного поля B = 40 T, временная неопределенность δt ⩽ 10 −13 с.Это, безусловно, трудное требование, но не кажется совершенно необоснованным, учитывая историческое достижение пикосекундных (10 −12 с) таймингов с микроволновыми лазерами [90] с фемтосекундами, которые также были достигнуты совсем недавно [91].

    Каждая небольшая секция пары токоведущих проводов должна управляться независимо и, таким образом, будет иметь независимый ток, стохастически колеблющийся около заданного значения I . Следовательно, нет независимого шума на частотах ниже той, которая соответствует времени, в течение которого каждая пара проводов управляет шумом частиц, на таких частотах, по существу, соответствует сумме шумов от блоков последовательных проводов.Таким образом, нам не нужно рассматривать их отдельно; достаточно учитывать шум на частоте, соответствующей времени, когда каждая пара проводов управляет частицей. В этом случае пара проводов управляет движением частицы обычно для t провода = 7 μ с, чтобы гарантировать, что частица видит однородный линейный градиент магнитного поля на протяжении всего процесса интерферометрии. Это соответствует частоте шума f провод ∼ 1,4 × 10 5 Гц.За общее время эксперимента ∼1 с накопленная неопределенная часть зеемановской фазы будет фазой суммативного случайного блуждания. Здесь каждый интервал провода отвечает за шаг в случайном блуждании. Чтобы этим можно было пренебречь, мы требуем, чтобы случайная часть величины магнитного поля на частоте f провод была нТл (в качестве альтернативы, достаточно просто отслеживать флуктуации магнитного поля с такой точностью). Это соответствует погрешности тока δI ( f провод ) <20 μ A на частоте f провод .Для частот f > f провод , ограничение на nT будет только легче удовлетворить. Кроме того, флуктуация градиента также вызовет неопределенность в положении частицы

    , которая, требуя, ограничивает высокочастотные (МГц) флуктуации магнитного поля от δI до δI ≪ 20 A. Это может быть экстраполировано на дают общую границу, зависящую от частоты

    8.7. Взаимодействие Казимира между частицей и магнитом

    Мы представили возможность использования интерферометрии мезоскопических объектов (например, объектов массой ∼10 −17 кг) для обнаружения производных как первого, так и второго порядка от метрики пространства-времени в компактном настраивать.Мы обнаружили, что для мезоскопических масс такая интерферометрия чувствительна не только к ньютоновскому потенциалу, увлечению кадра Земли, но и к чрезвычайно слабым сигналам, таким как среднечастотные GW для наземного детектора и низкочастотные GW для космического детектора. Мы представили примерную форму такого мезоскопического массового интерферометра и представили ожидаемую чувствительность для нашего устройства. При разработке нашего примера детектора мы определили требования, которые должны быть выполнены, чтобы уменьшить известные источники шума, такие как GGN, принцип неопределенности, взаимодействия Казимира и патч-потенциал.Принцип SG конкретной конструкции интерферометра подразумевает, что просто изменяя ориентацию магнита, весь интерферометр переориентируется как для определения углового происхождения источников, так и для связи с различными компонентами метрического тензора. Кроме того, способ накопления разности фаз из-за ньютоновского потенциала и сигналов GW масштабируется с экспериментальными параметрами a и τ 1 указывает на важное и фундаментальное различие между интерферометрами этого типа и световыми интерферометрами.Это различие дает возможность еще больше повысить чувствительность GW при одновременном уменьшении многих источников шума, включая GGN. Компактность означает, что все чувствительные к GW интерферометры могут быть помещены в единую виброизолирующую платформу [67], а большие сети интерферометров могут быть построены для идентификации и подавления шума. Менее требовательные значения и времена когерентности достаточны для обнаружения менее требовательных компонентов, таких как h 00 или для акселерометрии (например, τ 1 ∼ 70 мс, 10 −18 кгс и Δ x = 1 мм уже может обнаруживать как ньютоновскую кривизну, так и перетаскивание кадра Земли).Попытки установить самый амбициозный предел интерферометров, а именно, для обнаружения ГВ с суперпозициями массой 10 −17 кг, как обсуждается здесь, также подтолкнут пределы макроскопичности суперпозиций, определенные в [94], до μ ≈ 26 (где атомная и макромолекулярная интерферометрия достигли μ, ≈ 11 [95] и μ, ≈ 14,5 [96], соответственно, с фактическим экспериментом с котом Шредингера, соответствующим μ ≈ 57).

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Авторское право © 2021 Es picture - Картинки
    top