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Enregistrement W1916508006 · doi:10.1016/j.nuclphysb.2015.08.017

Boundary algebras and Kac modules for logarithmic minimal models

2015· article· en· W1916508006 sur OpenAlexfundno aff
Alexi Morin-Duchesne, Jørgen Rasmussen, David Ridout

Notice bibliographique

RevueNuclear Physics B · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAlgebraic structures and combinatorial models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFusion rulesPure mathematicsMathematicsBilinear formLogarithmMinimal modelsLattice (music)Algebraic numberQuotientAlgebra over a fieldFusionMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virasoro Kac modules were originally introduced indirectly as representations whose characters arise in the continuum scaling limits of certain transfer matrices in logarithmic minimal models, described using Temperley–Lieb algebras. The lattice transfer operators include seams on the boundary that use Wenzl–Jones projectors. If the projectors are singular, the original prescription is to select a subspace of the Temperley–Lieb modules on which the action of the transfer operators is non-singular. However, this prescription does not, in general, yield representations of the Temperley–Lieb algebras and the Virasoro Kac modules have remained largely unidentified. Here, we introduce the appropriate algebraic framework for the lattice analysis as a quotient of the one-boundary Temperley–Lieb algebra. The corresponding standard modules are introduced and examined using invariant bilinear forms and their Gram determinants. The structures of the Virasoro Kac modules are inferred from these results and are found to be given by finitely generated submodules of Feigin–Fuchs modules. Additional evidence for this identification is obtained by comparing the formalism of lattice fusion with the fusion rules of the Virasoro Kac modules. These are obtained, at the character level, in complete generality by applying a Verlinde-like formula and, at the module level, in many explicit examples by applying the Nahm–Gaberdiel–Kausch fusion algorithm.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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