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Enregistrement W4401936449 · doi:10.1088/1361-6382/ad74d1

Warp drives and closed timelike curves

2024· article· en· W4401936449 sur OpenAlexafffund
Barak Shoshany, Ben Snodgrass

Notice bibliographique

RevueClassical and Quantum Gravity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysics and Sensor Technology
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésWarp drivePhysicsGeodesicClosed timelike curveObserver (physics)SpacetimeProper timeParallel transportTheoretical physicsGeneral relativitySuperluminal motionRealization (probability)Classical mechanicsWormholeMetric (unit)Mathematical analysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is commonly accepted that superluminal travel may be used to facilitate time travel. This is a purely special-relativistic argument, using the fact that for observers in two frames of reference, separated by a spacelike interval, the non-causal (spacelike) future of one observer includes part of the causal past of the other. In this paper we provide a concrete realization of this argument in a curved general-relativistic spacetime, using warp drives as the means of faster-than-light travel. By generalizing the usual warp drive metric to allow for a non-unit lapse function, we allow the warp drive to switch between reference frames in a purely geometric way. With an additional modification allowing the warp drive to have compact support, this permits us to glue two warp drives together to construct a closed timelike geodesic, such that a test particle following the geodesics of the two warp drives travels back to its own past. This provides a precise mathematical model for the connection between faster-than-light travel and time travel in general relativity, and the first such model to be explicitly formulated using two warp drives. We also give a detailed discussion of weak energy condition violations in the non-unit-lapse warp drive.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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