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Enregistrement W2997342203 · doi:10.1016/j.physletb.2019.135193

The HTL Lagrangian at NLO: The photon case

2020· article· en· W2997342203 sur OpenAlexafffund
Stefano Carignano, M. E. Carrington, Joan Soto

Notice bibliographique

RevuePhysics Letters B · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensBrandon UniversityWinnipeg Institute for Theoretical Physics
Organismes subventionnairesInstitut de Ciències del CosmosNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversitat de BarcelonaMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésPhysicsPropagatorSoft photonMassless particlePhotonQuantum electrodynamicsDimensional regularizationRegularization (linguistics)Quantum chromodynamicsElectronSelf-energyMathematical physicsQuantum mechanicsBremsstrahlungRenormalization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We calculate the two loop hard correction to the photon self-energy in an electron-positron plasma (EPP) for arbitrary soft momenta. This provides the only missing ingredient to obtain the Hard Thermal Loop (HTL) effective Lagrangian at next-to-leading order (NLO), and the full photon propagator at the same order. This result can be easily extended to obtain the soft photon propagator in a quark gluon plasma. We use the Keldysh representation of the real time formalism in the massless fermion limit, and dimensional regularization (DR) to regulate any ultraviolet (UV), infrared (IR) or collinear divergences that appear in the intermediate steps of the calculation. In the limit of soft photon momenta, our result is finite. It not only provides an O(α) correction to the Debye mass, but also a new non-local structure. A consistent regularization of radial and angular integrals is crucial to get this new structure. As an application we calculate the plasmon dispersion relations at NLO.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,263
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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