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Enregistrement W4225621504 · doi:10.1007/jhep04(2022)041

Symmetry breaking to Majorana Brown-Susskind metric

2022· article· en· W4225621504 sur OpenAlexfundno aff
Michael Freedman, Modjtaba Shokrian Zini

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueBlack Holes and Theoretical Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaInnovation, Science and Economic Development CanadaInstitut Périmètre de physique théoriqueAspen Center for Physics
Mots-clésPhysicsAlgorithmCombinatoricsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In parts I [1] and II [2] of our earlier work, we studied how metrics gij on $$ \mathfrak{su} $$ su (n) may spontaneously break symmetry and crystallize into a form which is kaq, knows about qubits. We did this for n = 2N and then away from powers of 2. Here we address the Fermionic version and find kam metrics, these know about Majoranas. That is, there is a basis of principal axes {Hk} of which is of homogeneous Majorana degree. In part I, we searched unsuccessfully for functional minima representing crystallized metrics exhibiting the Brown-Susskind penalty schedule, motivated by their study of black hole scrambling time. Here, by segueing to the Fermionic setting we find, to good approximation, kam metrics adhering to this schedule on both $$ \mathfrak{su} $$ su (4) and $$ \mathfrak{su} $$ su (8). Thus, with this preliminary finding, our toy model exhibits two of the three features required for the spontaneous emergence of spatial structure: (1) localized degrees of freedom and, (2) a preference for low body-number (or low Majorana number) interactions. The final feature, (3) constraints on who may interact with whom, i.e. a neighborhood structure, must await an effective analytic technique, being entirely beyond what we can approach with classical numerics.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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