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Enregistrement W4310084794 · doi:10.4171/owr/2021/57

Mini-Workshop: Scattering Amplitudes, Cluster Algebras, and Positive Geometries

2022· article· en· W4310084794 sur OpenAlexaff
Nima Arkani–Hamed, Hugh Thomas, Lauren Williams

Notice bibliographique

RevueOberwolfach Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueHistory and advancements in chemistry
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCluster algebraScattering amplitudeCluster (spacecraft)Field (mathematics)Algebra over a fieldPure mathematicsTheoretical physicsPhysicsScatteringMathematicsQuantumQuantum mechanicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cluster algebras were developed by Fomin and Zelevinsky about twenty years ago. While the initial motivation came from within algebra (total positivity, canonical bases), it quickly became clear that cluster algebras possess deep links to a host of other subjects in mathematics and physics. In a separate vein, starting about ten years ago, Arkani-Hamed and his collaborators began a program of reformulating the bases of quantum field theory, motivated by a desire to discover the basic rules of quantum mechanics and spacetime as arising from deeper mathematical principles. Their approach to the fundamental problem of particle scattering amplitudes entails encoding the solution in geometrical objects, “positive geometries” and “amplituhedra”. Surprisingly, cluster algebras have been found to be tightly woven into the mathematics needed to describe these geometries. The purpose of this workshop is to explore the various connections between cluster algebras, scattering amplitudes, and positive geometries.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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