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Enregistrement W2131518326 · doi:10.1088/1367-2630/12/11/115001

Spacetime could be simultaneously continuous and discrete, in the same way that information can be

2010· article· en· W2131518326 sur OpenAlexaff
Achim Kempf

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNoncommutative and Quantum Gravity Theories
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsSpacetimeGeneralizationSpacetime topologyCutoffLimit (mathematics)Space (punctuation)Manifold (fluid mechanics)Theoretical physicsMathematical analysisQuantum mechanicsQuantum field theory in curved spacetimeMathematicsComputer scienceQuantum gravity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are competing schools of thought about the question of whether spacetime is fundamentally continuous or discrete. Here, we consider the possibility that spacetime could be simultaneously continuous and discrete, in the same mathematical way that information can be simultaneously continuous and discrete. The equivalence of continuous information and discrete information, which is of key importance in signal processing, is established by the Shannon sampling theory: for any band-limited signal, it suffices to record discrete samples to be able to perfectly reconstruct it everywhere, if the samples are taken at a rate of at least twice the band limit. It is known that physical fields on generic curved spaces obey a sampling theorem if they possess an ultraviolet cutoff. Most recently, methods of spectral geometry have been employed to show that also the very shape of a curved space (i.e. of a Riemannian manifold) can be discretely sampled and then reconstructed up to the cutoff scale. Here, we develop these results further and also consider the generalization to curved spacetimes, i.e. to Lorentzian manifolds.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,017
Communication savante0,0050,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations63
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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