Bootstrapping the critical behavior of multi-matrix models
Notice bibliographique
Résumé
A bstract Given a matrix model, by combining the Schwinger-Dyson equations with positivity constraints on its solutions, in the large N limit one is able to obtain explicit and numerical bounds on its moments. This technique is known as bootstrapping with positivity. In this paper we use this technique to estimate the critical points and exponents of several multi-matrix models. As a proof of concept, we first show it can be used to find the well-studied quartic single matrix model’s critical phenomena. We then apply the method to several similar “unsolved” 2-matrix models with various quartic interactions. We conjecture and present strong evidence for the string susceptibility exponent for some of these models to be γ = 1 / 2, which heuristically indicates that the continuum limit will likely be the Continuum Random Tree. For the other 2-matrix models, we find estimates of new string susceptibility exponents that may indicate a new continuum limit. We then study an unsolved 3-matrix model that generalizes the 3-colour model with cubic interactions. Additionally, for all of these models, we are able to derive explicitly the first several terms of the free energy in the large N limit as a power series expansion in the coupling constants at zero by exploiting the structure of the Schwinger-Dyson equations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».