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Enregistrement W1527599714 · doi:10.1103/physrevd.92.063520

Mirror moving in quantum vacuum of a massive scalar field

2015· article· en· W1527599714 sur OpenAlexafffund
Qingdi Wang, W. G. Unruh

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D. Particles, fields, gravitation, and cosmology/Physical review. D, Particles, fields, gravitation, and cosmology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Electrodynamics and Casimir Effect
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanadian Institute for Advanced ResearchJohn Templeton Foundation
Mots-clésVacuum energyPhysicsQED vacuumQuantum fluctuationScalar fieldVacuum stateFalse vacuumQuantumVacuum expectation valueScalar (mathematics)Quantum field theoryClassical mechanicsScalar field theoryPosition (finance)Quantum mechanicsQuantum electrodynamicsQuantum gravityGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a mirror model moving in the quantum vacuum of a massive scalar field and study its motion under infinitely fluctuating quantum vacuum stress. The model is similar to the one in [Q. Wang and W. G. Unruh, Motion of a mirror under infinitely fluctuating quantum vacuum stress Phys. Rev. D 89, 085009 (2014).], but this time there is no divergent effective mass to weaken the effect of divergent vacuum energy density. We show that this kind of weakening is not necessary. The vacuum friction and strong anticorrelation property of the quantum vacuum are enough to confine the mirror's position fluctuations. This is another example illustrating that while the actual value of the vacuum energy can be physically significant even for a nongravitational system, and that its infinite value makes sense, but that its physical effect can be small despite this infinity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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