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Enregistrement W4413220318 · doi:10.1088/1475-7516/2025/08/032

On the Hamilton-Jacobi approach to inflation beyond slow roll

2025· article· en· W4413220318 sur OpenAlexaff
Danilo Artigas, Emmanuel Frion, Tays Miranda, Vincent Vennin, David Wands

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilJapan Society for the Promotion of ScienceYukawa Institute for Theoretical Physics, Kyoto UniversityUniversity of Portsmouth
Mots-clésPhysicsCosmological perturbation theoryInflation (cosmology)InflatonAttractorAdiabatic processClassical mechanicsScalar (mathematics)Slow rollScalar fieldGravitationTheoretical physicsStatistical physicsQuantum mechanicsGeometryMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Hamilton-Jacobi approach is a powerful tool to describe super-Hubble dynamics during cosmological inflation in a non-linear way. A key assumption of this framework is to neglect anisotropic perturbations on large scales. We show that neglecting the anisotropic sector in the momentum constraint corresponds to discarding the non-adiabatic mode of scalar-field perturbations at large scales. Consequently, the Hamilton-Jacobi approach cannot be used to describe the evolution of large-scale perturbations during inflation beyond slow roll, when non-adiabatic fluctuations play an important role on super-Hubble scales due to the absence of an attractor trajectory. As an example, we analyse the case of cosmological perturbations during a phase of ultra-slow-roll inflation.

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 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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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