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Enregistrement W2262212629 · doi:10.1016/j.nuclphysb.2017.04.006

Matrix product approximations to conformal field theories

2017· article· en· W2262212629 sur OpenAlexfundno aff
Robert König, Volkher B. Scholz

Notice bibliographique

RevueNuclear Physics B · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueBlack Holes and Theoretical Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center of Competence in Research Quantum Science and TechnologySeventh Framework ProgrammeEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTechnische Universität MünchenUniversity of Waterloo
Mots-clésCovariant transformationConformal mapInverseMathematicsConformal field theoryMatrix (chemical analysis)Product (mathematics)Operator product expansionTensor productDimension (graph theory)Field (mathematics)Mathematical physicsPure mathematicsMathematical analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We establish rigorous error bounds for approximating correlation functions of conformal field theories (CFTs) by certain finite-dimensional tensor networks. For chiral CFTs, the approximation takes the form of a matrix product state. For full CFTs consisting of a chiral and an anti-chiral part, the approximation is given by a finitely correlated state. We show that the bond dimension scales polynomially in the inverse of the approximation error and sub-exponentially in inverse of the minimal distance between insertion points. We illustrate our findings using Wess–Zumino–Witten models, and show that there is a one-to-one correspondence between group-covariant MPS and our approximation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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