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Enregistrement W4407206445 · doi:10.20944/preprints202411.0828.v2

Sixfold Discrete Symmetry of Fermion Fields as Explanation for Dark Matter

2025· preprint· en· W4407206445 sur OpenAlexaff
Avraham Nofech

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDark matterSymmetry (geometry)PhysicsFermionDiscrete symmetryParticle physicsHomogeneous spaceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We address the question, what is dark matter? The method used is the Pauli algebra form of the Dirac equation, equivalent to the standard one but allowing to use the multiplicative structure of the algebra. In this form discrete symmetries of fermion fields are the same as the automorphisms of the Pauli group. We construct the prototype Dirac equation in the Clifford algebra and then use its six representations by complex two by two matrices to construct the six symmetric versions, indexed by permutations of three letters. The solutions of symmetric equations form the six sectors of fermion fields. It is shown that the sectors are genuinely distinct, by proving that any fermion field belonging to two different sectors must have mass zero. Also shown is the lack of electromagnetic interaction between one sector and another, since each sector has its own matrix coupling the fermion field to the electromagnetic field. The key tool used is the mass inversion symmetry, introduced in []. The sixfold symmetry predicts the ratio of dark to ordinary matter of 5:1 which is close to the observed ratio of 5.2:1. However this symmetry is constructed only for interactions between fermion fields and the electromagnetic field, not yet taking into account the weak and strong interactions. So this article is an indication that maybe the complete answer can be found if the sixfold symmetry extends to these interactions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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