MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396240177 · doi:10.1007/jhep03(2025)099

Bootstrap for finite N lattice Yang-Mills theory

2025· article· en· W4396240177 sur OpenAlexafffund
Vladimir Kazakov, Zechuan Zheng

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Chromodynamics and Particle Interactions
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueICTP South American Institute for Fundamental ResearchAbdus Salam International Centre for Theoretical Physics
Mots-clésLattice (music)MathematicsMathematical physicsStatistical physicsPhysicsTheoretical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A bstract We introduce a comprehensive framework for analyzing finite N lattice Yang-Mills theory and finite N matrix models. Utilizing this framework, we examine the bootstrap approach to SU(2) Lattice Yang-Mills Theory in 2,3 and 4 dimensions. The SU(2) Makeenko-Migdal loop equations on the lattice are linear and closed exclusively on single-trace Wilson loops. This inherent linearity significantly improves the efficiency of the bootstrap approach by leveraging the problem’s convexity, permitting the inclusion of Wilson loops up to length 24. The exact upper and lower margins for the free energy per plaquette, derived from our bootstrap method, demonstrate good agreement with Monte Carlo data, achieving precision within 0 . 1% for the physically relevant range of couplings in both three and four dimensions. Additionally, our bootstrap data provides estimates of the string tension, in qualitative agreement with existing Monte Carlo computations.

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,404

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations16
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of High Energy PhysicsMême sujetQuantum Chromodynamics and Particle InteractionsTravaux en français237 207