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Enregistrement W1924021162 · doi:10.1103/physrevd.93.025006

Quasinormal modes of magnetic and electric black branes versus far from equilibrium anisotropic fluids

2016· article· en· W1924021162 sur OpenAlexafffund
Stefan Janiszewski, Matthias Kaminski

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueBlack Holes and Theoretical Physics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsBrane cosmologyBlack hole (networking)Quasinormal modeBlack braneScalar (mathematics)Quantum electrodynamicsTensor (intrinsic definition)ThermalisationGravitationQuantum mechanicsClassical mechanicsExtremal black hole

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detailed knowledge about equilibration processes is of interest for various fields of physics, including heavy ion collision experiments and quantum quenched condensed matter systems. We study the approach to equilibrium at late times within two types of strongly coupled thermal systems in $3+1$ dimensions: systems in the presence of (i) a nonzero charge density, or (ii) a magnetic field at vanishing charge density. Utilizing the gauge/gravity correspondence, we map the aforementioned problem to the computation of quasinormal frequencies around two particular classes of black branes within the Einstein-Maxwell theory. We compute (i) the tensor and vector quasinormal modes of Reissner-Nordstr\"om black branes and (ii) the scalar, as well as tensor quasinormal modes of magnetic black branes. Some of these quasinormal modes correspond to the late-time relaxation of the above systems after starting with initial pressure anisotropy. We provide benchmarks which need to be matched at late-times by all holographic thermalization codes with the appropriate symmetries.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations45
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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