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Enregistrement W2130395245 · doi:10.1007/jhep10(2013)165

Holonomy spin foam models: asymptotic geometry of the partition function

2013· article· en· W2130395245 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGeometric Analysis and Curvature Flows
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesNarodowe Centrum NaukiInstitut Périmètre de physique théoriqueIndustry CanadaGovernment of Canada
Mots-clésSpin foamPartition function (quantum field theory)HolonomyImmirzi parameterCurvatureSpinsBoundary (topology)Partition (number theory)Boundary value problem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We study the asymptotic geometry of the spin foam partition function for a large class of models, including the models of Barrett and Crane, Engle, Pereira, Rovelli and Livine, and, Freidel and Krasnov. The asymptotics is taken with respect to the boundary spins only, no assumption of large spins is made in the interior. We give a sufficient criterion for the existence of the partition function. We find that geometric boundary data is suppressed unless its interior continuation satisfies certain accidental curvature constraints. This means in particular that most Regge manifolds are suppressed in the asymptotic regime. We discuss this explicitly for the case of the configurations arising in the 3-3 Pachner move. We identify the origin of these accidental curvature constraints as an incorrect twisting of the face amplitude upon introduction of the Immirzi parameter and propose a way to resolve this problem, albeit at the price of losing the connection to the SU(2) boundary Hilbert space. The key methodological innovation that enables these results is the introduction of the notion of wave front sets, and the adaptation of tools for their study from micro local analysis to the case of spin foam partition functions.

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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations54
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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