Counting tensor model observables and branched covers of the 2-sphere
Notice bibliographique
Résumé
Lattice gauge theories of permutation groups with a simple topological action (henceforth permutation-TFTs) have recently found several applications in the combinatorics of quantum field theories (QFTs). They have been used to solve counting problems of Feynman graphs in QFTs and ribbon graphs of large N , often revealing inter-relations between different counting problems. In another recent development, tensor theories generalizing matrix theories have been actively developed as models of random geometry in three or more dimensions. Here, we apply permutation-TFT methods to count gauge invariants for tensor models, colored as well as non-colored. For the colored case, we exhibit a relationship with the counting of branched covers of the 2-sphere, where the rank d of the tensor gets related to a number of branch points. We give explicit generating functions for the relevant countings and describe algorithms for the enumeration of the invariants. While the counting of colored tensor invariants is related to the classic counting of Hurwitz equivalence classes of branched covers with fixed branch points, collecting these under a further equivalence of permuting the branch points is relevant to the color-symmetrized tensor invariant counting. We also apply the permutation-TFT methods to obtain some formulae for correlators of the tensor model invariants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».