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Enregistrement W2131505225 · doi:10.1007/jhep06(2014)059

Mirror symmetry in three dimensions via gauged linear quivers

2014· article· en· W2131505225 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueBlack Holes and Theoretical Physics
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilInstitut Périmètre de physique théoriqueIndustry CanadaStony Brook UniversityNational Science FoundationGovernment of CanadaChulalongkorn UniversityMinistero dello Sviluppo EconomicoUniversity of MinnesotaImperial College London
Mots-clésQuiverMirror symmetryAffine transformationGauge theoryPartition function (quantum field theory)Supersymmetric gauge theorySymplectic geometrySymmetry (geometry)Dual polyhedronRank (graph theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Starting from mirror pairs consisting only of linear (framed A-type) quivers, we demonstrate that a wide class of three-dimensional quiver gauge theories with $ \mathcal{N} $ = 4 supersymmetry and their mirror duals can be obtained by suitably gauging flavor symmetries. Infinite families of mirror pairs including various quivers of D and E-type and their affine extensions, star-shaped quivers, and quivers with symplectic gauge groups may be generated in this fashion. We present two different computational strategies to perform the aforementioned gauging procedure — one of them involves $ \mathcal{N} $ = 2* classical parameter space description, while the other one uses partition functions of the $ \mathcal{N} $ = 4 theories on S 3. The partition function, in particular, turns out to be an extremely efficient tool for implementing this gauging procedure as it readily generalizes to arbitrary size of the quiver and arbitrary rank of the gauge group at each node. For most examples of mirror pairs obtained via this procedure, we perform additional checks of mirror symmetry using the Hilbert series.

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)0,001
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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