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Enregistrement W4367369747 · doi:10.48550/arxiv.2304.14341

A synthetic null energy condition

2023· preprint· en· W4367369747 sur OpenAlexfundno aff
Robert J. McCann

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGeometric Analysis and Curvature Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Mathematical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésNull (SQL)GeodesicMathematicsEnergy conditionRicci curvatureCurvatureGeneral relativityDifferential geometryMathematical analysisLimit (mathematics)Closed timelike curvePure mathematicsConvergence (economics)Dimension (graph theory)Closure (psychology)Boundary (topology)Limit of a sequenceConsistency (knowledge bases)Mathematical physicsSpacetimePhysicsDiscrete mathematicsGeometryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We give a simplified approach to Kunzinger & Saemann's theory of Lorentzian length spaces in the globally hyperbolic case; these provide a nonsmooth framework for general relativity. We close a gap in the regularly localizable setting, by showing consistency of two potentially different notions of timelike geodesic segments used in the literature. In the smooth psuedo-Riemannian setting, we show Penrose' null energy condition is equivalent to a variable lower bound on the timelike Ricci curvature. This allows us to give a nonsmooth reformulation of the null energy condition using the timelike curvature-dimension conditions of Cavalletti \& Mondino (and Braun). Although this definition is consistent with the smooth setting, it proves unstable relative to the notion of pointed measured convergence for which timelike curvature-dimensions conditions are known to be stable. We illustrate this instability using a sequence of smooth weighted Lorentzian manifolds-with-boundary that satisfy it, yet converge to a disconnected pair of timelike related points that violate it in the limit.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,524
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,081 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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