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Enregistrement W3173470575 · doi:10.1002/prop.202200019

Quantum Hotspots: Mean Fields, Open EFTs, Nonlocality and Decoherence Near Black Holes

2022· article· en· W3173470575 sur OpenAlexafffund
C. P. Burgess, R. Holman, Greg Kaplanek

Notice bibliographique

RevueFortschritte der Physik · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueBlack Holes and Theoretical Physics
Établissements canadiensMcMaster UniversityPerimeter Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésQuantum nonlocalityQuantum decoherenceQuantumPhysicsQuantum mechanicsQuantum entanglement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Effective theories describing black hole exteriors resemble open quantum systems inasmuch as many unmeasurable degrees of freedom beyond the horizon interact with those we can see. A solvable Caldeira‐Leggett type model of a quantum field that mixes with many unmeasured thermal degrees of freedom on a shared surface was proposed in arXiv:2106.09854 to provide a benchmark against which more complete black hole calculations might be compared. We here use this model to test two types of field‐theoretic approximation schemes that also lend themselves to describing black hole behaviour: Open EFT techniques (as applied to the fields themselves, rather than Unruh‐DeWitt detectors) and mean‐field methods. Mean‐field methods are of interest because the effective Hamiltonians to which they lead can be nonlocal; a possible source for the nonlocality that is sometimes entertained as being possible for black holes in the near‐horizon regime. Open EFTs compute the evolution of the field state, allowing discussion of thermalization and decoherence even when these occur at such late times that perturbative methods fail (as they often do). Applying both of these methods to a solvable system identifies their domains of validity and shows how their predictions relate to more garden‐variety perturbative tools.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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