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Enregistrement W2564557061 · doi:10.3390/info7040073

Symmetries, Information and Monster Groups before and after the Big Bang

2016· article· en· W2564557061 sur OpenAlexaff
Arturo Tozzi, James F. Peters

Notice bibliographique

RevueInformation · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonsterTheoretical physicsHomogeneous spacePhysicsString theorySporadic groupDe Sitter universeSymmetry (geometry)Group (periodic table)UniverseAbelian groupPure mathematicsMathematicsQuantum mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Monster group, the biggest of the sporadic groups, is equipped with the highest known number of dimensions and symmetries. Taking into account variants of the Borsuk–Ulam theorem and a novel topological approach cast in a physical fashion that has the potential to be operationalized, the universe can be conceived as a lower-dimensional manifold encompassed in the Monster group. Our universe might arise from spontaneous dimension decrease and symmetry breaking that occur inside the very structure of the Monster Module. We elucidate how the energetic loss caused by projection from higher to lower dimensions and by the Monster group’s non-abelian features is correlated with the present-day asymmetry in the thermodynamic arrow. By linking the Monster Module to its theoretical physical counterparts, it is then possible to calculate its enthalpy and Lie group trajectories. Our approach also reveals how a symmetry break might lead to a universe based on multi-dimensional string theories and CFT/AdS (anti-de Sitter/conformal field theory) correspondence.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,139

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,184 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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