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Enregistrement W2891211397 · doi:10.1007/jhep07(2019)178

Classifying 5d SCFTs via 6d SCFTs: rank one

2019· article· en· W2891211397 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueHomotopy and Cohomology in Algebraic Topology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueIndustry CanadaGovernment of CanadaMinistero dello Sviluppo EconomicoNational Science Foundation
Mots-clésRank (graph theory)TwistLimit (mathematics)CoulombInverseFixed pointSet (abstract data type)Point (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Following a recent proposal, we delineate a general procedure to classify 5d SCFTs via compactifications of 6d SCFTs on a circle (possibly with a twist by a discrete global symmetry). The path from 6d SCFTs to 5d SCFTs can be divided into two steps. The first step involves computing the Coulomb branch data of the 5d KK theory obtained by compactifying a 6d SCFT on a circle of finite radius. The second step involves computing the limit of the KK theory when the inverse radius along with some other mass parameters is sent to infinity. Under this RG flow, the KK theory reduces to a 5d SCFT. We illustrate these ideas in the case of untwisted compactifications of rank one 6d SCFTs that can be constructed in F-theory without frozen singularities. The data of the corresponding KK theory can be packaged in the geometry of a Calabi-Yau threefold that we explicitly compute for every case. The RG flows correspond to flopping a collection of curves in the threefold and we formulate a concrete set of criteria which can be used to determine which collection of curves can induce the relevant RG flows, and, in principle, to determine the Calabi-Yau geometries describing the endpoints of these flows. We also comment on how to generalize our results to arbitrary rank.

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)0,002
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations81
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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