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Enregistrement W4400913982 · doi:10.1103/physrevd.110.016022

Reduction for one-loop tensor Feynman integrals in the relativistic quantum field theories at finite temperature and/or finite density

2024· article· en· W4400913982 sur OpenAlexaff
Hao-Ran Chang

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueBlack Holes and Theoretical Physics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFeynman diagramPhysicsLorentz transformationQuantum field theoryQuantum electrodynamicsTensor (intrinsic definition)Thermal quantum field theoryPropagatorMathematical physicsRenormalizationQuantum mechanicsQuantumQuantum gravityMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Passarino-Veltman reduction is a systematic procedure based on the Lorentz covariance, which can efficiently reduce the one-loop tensor Feynman integrals in the relativistic quantum field theories (QFTs) at zero temperature and zero density. However, the Lorentz covariance is explicitly broken when either of the temperature and density is finite, due to a rest reference frame of the many-body system in which the temperature and density are measured, rendering the Passarino-Veltman reduction not applicable anymore to reduce the one-loop tensor Feynman integrals therein. In this paper, we report a Passarino-Veltman reduction which can efficiently simplify the one-loop tensor Feynman integrals in the relativistic QFTs at finite temperature and/or finite density. The Passarino-Veltman reduction can analyze the one-loop tensor Feynman integrals in a wide range of physical systems described by the relativistic QFTs at finite temperature and/or finite density, such as quark-gluon plasma in nuclear physics. Published by the American Physical Society 2024

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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