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Enregistrement W4386632424 · doi:10.1002/prop.202300185

Hamiltonian Analysis of f(Q)$f(\mathbb {Q})$ Gravity and the Failure of the Dirac–Bergmann Algorithm for Teleparallel Theories of Gravity

2023· article· en· W4386632424 sur OpenAlexafffund
Fabio D’Ambrosio, Lavinia Heisenberg, Stefan Zentarra

Notice bibliographique

RevueFortschritte der Physik · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilMinistry of Colleges and UniversitiesInstitut Périmètre de physique théoriqueDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Science FoundationGovernment of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésHamiltonian (control theory)Dirac (video compression format)Degrees of freedom (physics and chemistry)Mathematical physicsDirac delta functionFunction (biology)PhysicsMathematicsQuantum mechanicsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years, gravity has enjoyed considerable attention in the literature and important results have been obtained. However, the question of how many physical degrees of freedom the theory propagates—and how this number may depend on the form of the function f —has not been answered satisfactorily. In this article it is shown that a Hamiltonian analysis based on the Dirac‐Bergmann algorithm—one of the standard methods to address this type of question—fails. The source of the failure is isolated and it is shown that other commonly considered teleparallel theories of gravity are affected by the same problem. Furthermore, it is pointed out that the number of degrees of freedom obtained in Phys. Rev . D 106 no. 4, (2022) by K. Hu, T. Katsuragawa, and T. Qui (namely eight), based on the Dirac‐Bergmann algorithm, is wrong. Using a different approach, it is shown that the upper bound on the degrees of freedom is seven. Finally, a more promising strategy for settling this important question is proposed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations48
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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