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Enregistrement W4385968122 · doi:10.48550/arxiv.2308.01903

Solving Conformal Defects in 3D Conformal Field Theory using Fuzzy Sphere Regularization

2023· preprint· en· W4385968122 sur OpenAlexafffund
Liangdong Hu, Yin-Chen He, Wei Zhu

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesMinistry of Colleges and UniversitiesInstitut Périmètre de physique théoriqueIndustry CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaAbdus Salam International Centre for Theoretical PhysicsGovernment of Canada
Mots-clésConformal mapFuzzy spherePrimary fieldPhysicsConformal field theoryOperator product expansionConformal symmetryScalingBoundary conformal field theoryRegularization (linguistics)Operator (biology)Ising modelFixed pointTheoretical physicsMathematical physicsMathematical analysisMathematicsGeometryQuantum mechanicsBoundary value problemComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Defects in conformal field theory (CFT) are of significant theoretical and experimental importance. The presence of defects theoretically enriches the structure of the CFT, but at the same time, it makes it more challenging to study, especially in dimensions higher than two. Here, we demonstrate that the recently-developed theoretical scheme, \textit{fuzzy (non-commutative) sphere regularization}, provides a powerful lens through which one can dissect the defect of 3D CFTs in a transparent way. As a notable example, we study the magnetic line defect of 3D Ising CFT and clearly demonstrate that it flows to a conformal defect fixed point. We have identified 6 low-lying defect primary operators, including the displacement operator, and accurately extract their scaling dimensions through the state-operator correspondence. Moreover, we also compute one-point bulk correlators and two-point bulk-defect correlators, which show great agreement with predictions of defect conformal symmetry, and from which we extract various bulk-defect operator product expansion coefficients. Our work demonstrates that the fuzzy sphere offers a powerful tool for exploring the rich physics in 3D defect CFTs.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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