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Enregistrement W3211744971 · doi:10.1088/1361-6471/ac4c92

Solving gauge anomaly equations in the standard model using the method of chords

2022· article· en· W3211744971 sur OpenAlexaff
Dyuman Bhattacharya, Sayeh Rajabi

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics G Nuclear and Particle Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiophantine equationAnomaly (physics)Gauge theoryGauge groupGauge anomalyAbelian groupGauge (firearms)PhysicsMathematicsMixed anomalyMathematical physicsHamiltonian lattice gauge theoryQuantum mechanicsPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a recent paper, Allanach et al (2020 J. High Energy Phys. JHEP05(2020)065) introduced a geometric method to solve the anomaly cancellation equations for a U (1) gauge theory with an arbitrary number of charges—the method of chords known in Diophantine analysis. We extend their result to non-abelian gauge groups, and show that this method can be used to find the general solution to the anomaly cancellation equations for a theory with the standard model gauge group on a curved background. Given K charges in ( 2 , 3 ), L charges in ( 2 , 1 ), M charges in ( 1 , 3 ), and N charges in ( 1 , 1 ) representations of SU (2) × SU (3), the equations reduce to a homogeneous cubic Diophantine equation in K + L + M + N − 4 variables.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,281 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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