Notice bibliographique
Résumé
Abstract We define Poisson-geometric analogues of Kitaev’s lattice models. They are obtained from a Kitaev model on an embedded graph $$\Gamma $$ Γ by replacing its Hopf algebraic data with Poisson data for a Poisson-Lie group G. Each edge is assigned a copy of the Heisenberg double $${\mathcal {H}}(G)$$ H ( G ) . Each vertex (face) of $$\Gamma $$ Γ defines a Poisson action of G (of $$G^*$$ G ∗ ) on the product of these Heisenberg doubles. The actions for a vertex and adjacent face form a Poisson action of the double Poisson-Lie group D(G). We define Poisson counterparts of vertex and face operators and relate them via the Poisson bracket to the vector fields generating the actions of D(G). We construct an isomorphism of Poisson D(G)-spaces between this Poisson-geometrical Kitaev model and Fock and Rosly’s Poisson structure for the graph $$\Gamma $$ Γ and the Poisson-Lie group D(G). This decouples the latter and represents it as a product of Heisenberg doubles. It also relates the Poisson-geometrical Kitaev model to the symplectic structure on the moduli space of flat D(G)-bundles on an oriented surface with boundary constructed from $$\Gamma $$ Γ .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».