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Enregistrement W4220906597 · doi:10.1103/physrevd.105.066003

Numerical evaluation of spin foam amplitudes beyond simplices

2022· article· en· W4220906597 sur OpenAlexafffund
Courtney Allen, Florian Girelli, Sebastian Steinhaus

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNoncommutative and Quantum Gravity Theories
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMinistry of Colleges and UniversitiesInstitut Périmètre de physique théoriqueDeutsche ForschungsgemeinschaftGovernment of Canada
Mots-clésSemiclassical physicsAmplitudeSpinsVertex (graph theory)SimplexFrustumSpin foamPhysicsSpin (aerodynamics)Quantum mechanicsMathematicsQuantumGraphGeometryCombinatoricsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the first numerical calculation of the 4D Euclidean spin foam vertex amplitude for vertices with hypercubic combinatorics. Concretely, we compute the amplitude for coherent boundary data peaked on cuboid and frustum shapes. We present the numerical algorithms to explicitly compute the vertex amplitude and compare the results in different cases to the semiclassical approximation of the amplitude. Overall we find good qualitative agreement of the amplitudes and evidence of convergence of the asymptotic formula to the full amplitude already at fairly small spins, yet also differences in the frequency of oscillations and a phase shift absent in the 4-simplex case. However, due to rapidly growing numerical costs, we cannot reach sufficiently high spins to prove agreement of both amplitudes. Lastly, this setup allows us to explore nonuniform vertex amplitudes, where some representations are small while others are large; we find indications that scenarios might exist in which the semiclassical amplitude is a valid approximation even if some spins remain small. This suggests that the transition of the quantum to the semiclassical regime (for a single vertex amplitude) is intricate.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,444 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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