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Enregistrement W3168053411 · doi:10.1007/jhep01(2022)022

Regge trajectories for the (2, 0) theories

2022· preprint· en· W3168053411 sur OpenAlexfundno aff
Madalena Lemos, Balt C. van Rees, Xiang Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueBlack Holes and Theoretical Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilFundação para a Ciência e a TecnologiaMinistero dello Sviluppo EconomicoGovernment of CanadaInstitut Périmètre de physique théoriqueIndustry CanadaSimons Foundation
Mots-clésMultipletConformal mapPhysicsSpinsSupersymmetryRank (graph theory)Tensor (intrinsic definition)Mathematical physicsSpin (aerodynamics)Function (biology)Theoretical physicsQuantum mechanicsPure mathematicsMathematical analysisMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We investigate the structure of conformal Regge trajectories for the maximally supersymmetric (2, 0) theories in six dimensions. The different conformal multiplets in a single superconformal multiplet must all have similarly-shaped Regge trajectories. We show that these super-descendant trajectories interact in interesting ways, leading to new constraints on their shape. For the four-point function of the stress tensor multiplet supersymmetry also softens the Regge behavior in some channels, and consequently we observe that ‘analyticity in spin’ holds for all spins greater than −3. All the physical operators in this correlator therefore lie on Regge trajectories and we describe an iterative scheme where the Lorentzian inversion formula can be used to bootstrap the four-point function. Some numerical experiments yield promising results, with OPE data approaching the numerical bootstrap results for all theories with rank greater than one.

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 seuil0,012

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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