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Enregistrement W3028425802 · doi:10.1007/jhep11(2020)144

Effective theories as truncated trans-series and scale separated compactifications

2020· article· en· W3028425802 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueBlack Holes and Theoretical Physics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompactification (mathematics)De Sitter universeMinkowski spaceScalingEffective field theoryString theoryDuality (order theory)Anti-de Sitter spaceEquations of motionQuantum field theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We study the possibility of realizing scale-separated type IIB Anti-de Sitter and de Sitter compactifications within a controlled effective field theory regime defined by low-energy and large (but scale-separated) compactification volume. The approach we use views effective theories as truncations of the full quantum equations of motion expanded in a trans-series around this asymptotic regime. By studying the scalings of all possible perturbative and non-perturbative corrections we identify the effects that have the right scaling to allow for the desired solutions. In the case of Anti-de Sitter, we find agreement with KKLT-type scenarios, and argue that non-perturbative brane-instantons wrapping four-cycles (or similarly scaling effects) are essentially the only ingredient that allows for scale separated solutions. We also comment on the relation of these results to the AdS swampland conjectures. For the de Sitter case we find that we are forced to introduce an infinite number of relatively unsuppressed corrections to the equations of motion, leading to a breakdown of effective theory. This suggests that if de Sitter vacua exist in the string landscape, they should not be thought of as residing within the same effective theory as the AdS or Minkowski compactifications, but rather as defining a separate asymptotic regime, presumably related to the others by a duality transformation.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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