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Enregistrement W4407824983 · doi:10.1007/jhep02(2025)119

Bounds on the bubble wall velocity

2025· article· en· W4407824983 sur OpenAlexafffund
Wen-Yuan Ai, Benoit Laurent, Jorinde van de Vis

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésPhysicsBubbleMechanicsClassical mechanicsParticle physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A bstract Determining the bubble wall velocity in first-order phase transitions is a challenging task, requiring the solution of (coupled) equations of motion for the scalar field and Boltzmann equations for the particles in the plasma. The collision terms appearing in the Boltzmann equation present a prominent source of uncertainty as they are often known only at leading log accuracy. In this paper, we derive upper and lower bounds on the wall velocity, corresponding to the local thermal equilibrium and ballistic limits. These bounds are completely independent of the collision terms. For the ballistic approximation, we argue that the inhomogeneous plasma temperature and velocity distributions across the bubble wall should be taken into account. This way, the hydrodynamic obstruction previously observed in local thermal equilibrium is also present for the ballistic approximation. This is essential for the ballistic approximation to provide a lower bound on the wall velocity. We use a model-independent approach to study the behaviour of the limiting wall velocities as a function of a few generic parameters, and we test our developments in the singlet extended Standard Model.

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)0,015
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations21
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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