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Enregistrement W4225156089 · doi:10.1007/jhep08(2022)240

One-loop diagrams with quadratic propagators from the worldsheet

2022· article· en· W4225156089 sur OpenAlexafffund
Bo Feng, Song He, Yong Zhang, Yao-Qi Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueBlack Holes and Theoretical Physics
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesMinistry of Colleges and UniversitiesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science FoundationGovernment of CanadaInstitut Périmètre de physique théoriqueChinese Academy of SciencesInnovation, Science and Economic Development Canada
Mots-clésWorldsheetPhysicsPropagatorMathematical physicsLoop (graph theory)Quantum electrodynamicsString (physics)String field theoryCombinatoricsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is well known that forward limits of tree-level amplitudes (and those trivalent diagrams they consist of) produce one-loop amplitudes and trivalent diagrams with propagators linear in the loop momentum. They naturally arise from one-loop worldsheet formulae, and an important open problem is how to recombine them into usual one-loop diagrams with quadratic propagators. In this paper, we study a new collection of worldsheet functions: generalized one-loop Parke-Taylor factors with tensor numerators, which are conjectured to serve as a basis for one-loop worldsheet functions with this nice property. We present all-multiplicity, closed-form expressions for combinations of one-loop trivalent diagrams with quadratic propagators and tensor numerators to arbitrary rank (including possible tadpole contributions), produced by any pair of Parke-Taylor factors. We also briefly comment on reducing worldsheet functions onto such a basis, and applications to one-loop amplitudes in physical theories.

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)0,003
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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