Space-time Connections With Inertial Masses of Ordinary and Novel Particles and Deducing Some Limiting Velocities From Maximal Particle Velocities
Notice bibliographique
Résumé
The increasing number of physical phenomena, such as the Dark Matter, as well as the difficulties to understand the enormous distances in the Universe, encourages one to formulate matter description that goes beyond the Standard Model. Here we present the description of ordinary and novel (some as Dark Matter) particles through the bicubic equation limiting velocity solutions, globally denoted as, c1, c2 and c3, (primary, secondary and tertiary). These solutions depend on the congruent parameter z = 3 √ 3mv2/2E which connect them to m, v, and E , respectively being particle mass, velocity and energy. When the bicubic equation discriminant D and z satisfy D ≤ 0, z2 ≤ 1, the limiting velocities describe ordinary particles (electron, neutrino, etc.) and when D ⪰ 0, z2 ⪰ 1 limiting velocities describe the novel (some as Dark Matter), yet to be directly observed particles. At z = 1 ordinary particles with c1, c2 and c3 (primary, secondary and tertiary) transit from, z2 ≤ 1 into novel (some as Dark Matter) patrticles, z2 ⪰ 1 with the same values at z = 1 for novel particle limiting velocities Rc1, Rc2 and c3 (primary, secondary and tertiary).The ordinary tertiary particle limiting velocity c3 and novel primary plus secondary particle limiting velocities Rc1 and Rc2 are convenient to be deduced from maximum particle velocities. The velocity of the neutrino with v = c is a good example for c3 = c,while, with the assumption that a novel particle maximum velocity is, say, v = c•, which leads to Rc1 and Rc2 = c• . Hopefully, it may turn out that also c• = c. An example of a lethargic low energy novel particle appears to be a good candidate for gravitational Dark Matter particle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».