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Enregistrement W2120467856 · doi:10.1103/physrevd.75.025014

Leading-order calculation of electric conductivity in hot quantum electrodynamics from diagrammatic methods

2007· article· en· W2120467856 sur OpenAlexaff
Jean-Sébastien Gagnon, Sangyong Jeon

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D. Particles, fields, gravitation, and cosmology/Physical review. D, Particles, fields, gravitation, and cosmology · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResummationPhysicsDiagrammatic reasoningGauge theoryQuantum electrodynamicsKernel (algebra)Quantum field theoryEffective field theoryQuantum mechanicsIntegral equationField theory (psychology)Electric-field integral equationMathematical physicsMathematical analysisQuantum chromodynamicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using diagrammatic methods, we show how the Ward identity can be used to constrain the ladder kernel in transport coefficient calculations. More specifically, we use the Ward identity to determine the necessary diagrams that must be resummed using an integral equation. One of our main results is an equation relating the kernel of the integral equation with functional derivatives of the full self-energy; it is similar to what is obtained with two-particle irreducible (2PI) effective action methods. However, since we use the Ward identity as our starting point, gauge invariance is preserved. Using power counting arguments, we also show which self-energies must be included in the resummation at leading order, including 2 to 2 scatterings and 1 to 2 collinear scatterings with the Landau-Pomeranchuk-Migdal effect. We show that our quantum field theory result is equivalent to the one of Arnold, Moore, and Yaffe obtained using effective kinetic theory. In this paper we restrict our discussion to electrical conductivity in hot QED, but our method can in principle be generalized to other transport coefficients and other theories.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations47
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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