Fusion hierarchies, T-systems and Y-systems for the dilute A2(2) loop models on a strip
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study the dilute <?CDATA $A_{2}^{(2)}$?> A2(2) loop models on the geometry of a strip of widthN. Two families of boundary conditions are known to satisfy the boundary Yang–Baxter equation. Fixing the boundary condition on the two ends of the strip leads to four models. We construct the fusion hierarchy of commuting transfer matrices for the model as well as itsT- andY-systems, for these four boundary conditions and with a generic crossing parameterλ. For <?CDATA $\lambda/\pi$?> λ/π rational and thus <?CDATA $q = -\mathsf{e}^{4\mathrm{i}\lambda}$?> q=−e4iλ a root of unity, we prove a linear relation satisfied by the fused transfer matrices that closes the fusion hierarchy into a finite system. The fusion relations allow us to compute the two leading terms in the large-Nexpansion of the free energy, namely the bulk and boundary free energies. These are found to be in agreement with numerical data obtained for smallN. The present work complements a previous study (Morin-Duchesne and Pearce 2019J. Stat. Mech.1909) that investigated the dilute <?CDATA $A_{2}^{(2)}$?> A2(2) loop models with periodic boundary conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».