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Enregistrement W2083957217 · doi:10.1103/physrevd.90.024058

Quantum group spin nets: Refinement limit and relation to spin foams

2014· article· en· W2083957217 sur OpenAlexaff
Bianca Dittrich, Mercedes Martín-Benito, Sebastian Steinhaus

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D. Particles, fields, gravitation, and cosmology/Physical review. D, Particles, fields, gravitation, and cosmology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpin (aerodynamics)Renormalization groupFixed pointPhysicsParametrization (atmospheric modeling)GranularitySpin networkLimit (mathematics)Flow (mathematics)QuantumQuantum mechanicsTheoretical physicsMathematicsComputer scienceMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

So far spin foam models are hardly understood beyond a few of their basic building blocks. To make progress on this question, we define analogue spin foam models, so-called ``spin nets,'' for quantum groups $\mathrm{SU}(2{)}_{k}$ and examine their effective continuum dynamics via tensor network renormalization. In the refinement limit of this coarse-graining procedure, we find a vast nontrivial fixed-point structure beyond the degenerate and the $BF$ phase. In comparison to previous work, we use fixed-point intertwiners, inspired by Reisenberger's construction principle [M. P. Reisenberger, J. Math. Phys. (N.Y.) 40, 2046 (1999)] and the recent work [B. Dittrich and W. Kaminski, arXiv:1311.1798], as the initial parametrization. In this new parametrization fine-tuning is not required in order to flow to these new fixed points. Encouragingly, each fixed point has an associated extended phase, which allows for the study of phase transitions in the future. Finally we also present an interpretation of spin nets in terms of melonic spin foams. The coarse-graining flow of spin nets can thus be interpreted as describing the effective coupling between two spin foam vertices or space time atoms.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations45
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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