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Enregistrement W4284672854 · doi:10.4171/aihpd/121

Multiple scaling limits of $\operatorname{U}(N)^2 \times \operatorname{O}(D)$ multi-matrix models

2022· article· en· W4284672854 sur OpenAlexaff
Dario Benedetti, Sylvain Carrozza, Reiko Toriumi, Guillaume Valette

Notice bibliographique

RevueAnnales de l’Institut Henri Poincaré D Combinatorics Physics and their Interactions · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueBlack Holes and Theoretical Physics
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesOkinawa Institute of Science and Technology Graduate UniversityFonds De La Recherche Scientifique - FNRSEuropean Commission
Mots-clésScalingMatrix (chemical analysis)CombinatoricsMathematicsMaterials scienceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the double- and triple-scaling limits of a complex multi-matrix model, with \mathrm{U}(N)^2\times \mathrm{O}(D) symmetry. The double-scaling limit amounts to taking simultaneously the large- N (matrix size) and large- D (number of matrices) limits while keeping the ratio N/\sqrt{D}=M fixed. The triple-scaling limit consists in taking the large- M limit while tuning the coupling constant \lambda to its critical value \lambda_c and keeping fixed the product M(\lambda_c-\lambda)^\alpha , for some value of \alpha that depends on the particular combinatorial restrictions imposed on the model. Our first main result is the complete recursive characterization of the Feynman graphs of arbitrary genus which survive in the double-scaling limit. Next, we classify all the dominant graphs in the triple-scaling limit, which we find to have a plane binary tree structure with decorations. Their critical behavior belongs to the universality class of branched polymers. Lastly, we classify all the dominant graphs in the triple-scaling limit under the restriction to three-edge connected (or two-particle irreducible) graphs. Their critical behavior falls in the universality class of Liouville quantum gravity (or, in other words, the Brownian sphere).

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)
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 enseignants0,156
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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