Computing defects associated to bounded domain wall structures: the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>Z</mml:mi> <mml:mo>/</mml:mo> <mml:mi>p</mml:mi> <mml:mi>Z</mml:mi> </mml:math> case
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We discuss domain walls and defects in topological phases occurring as the Drinfeld center of some fusion category. Domain walls between such phases correspond to bimodules between the fusion categories. Point defects correspond to functors between the bimodules. A domain wall structure consists of a planar graph with faces labeled by fusion categories. Edges are labeled by bimodules. When the vertices are labeled by point defects we get a compound defect. We present an algorithm, called the domain wall structure algorithm, for computing the compound defect. We apply this algorithm to show that the bimodule associator , related to the O 3 obstruction of Etingof et al (2010 Quantum Topol . 1 209), is trivial for all domain walls of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:mtext mathvariant="bold">Vec</mml:mtext> <mml:mfenced close=")" open="("> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="double-struck">Z</mml:mi> <mml:mo>/</mml:mo> <mml:mi>p</mml:mi> <mml:mi mathvariant="double-struck">Z</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> . In the language of this paper, the ground states of the Levin–Wen model are compound defects. We use this to define a generalization of the Levin–Wen model with domain walls and point defects. The domain wall structure algorithm can be used to compute the ground states of these generalized Levin–Wen type models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».