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Enregistrement W4416941945 · doi:10.48550/arxiv.2511.21852

Algebras for generalized entanglement wedges

2025· preprint· W4416941945 sur OpenAlexfundno aff
Abhisek Sahu, Jeremy van der Heijden, Mark Van Raamsdonk, Rana Zibakhsh

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueBlack Holes and Theoretical Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésQuantum entanglementAlgebraic numberSquashed entanglementWedge (geometry)Multipartite entanglementAlgebraic structureGeneralization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A bstract In asymptotically AdS spacetimes, the mathematical structure of the set of entanglement wedges reflects the algebraic structure of the underlying holographic description. For more general spacetimes, Bousso and Penington (BP) have recently proposed a generalization of entanglement wedges sharing many of the same properties as usual entanglement wedges. In this paper, we explore the hypothesis that each generalized entanglement wedge can be associated with an algebra in the (generally unknown) fundamental description (in a semiclassical limit). We postulate features of the map from entanglement wedges to algebras that provide a natural algebraic interpretation for some of the basic mathematical properties of the set of entanglement wedges. Quantitatively, we suggest a possible generalization of the Ryu-Takayanagi formula that associates the gravitational entropy of a generalized entanglement wedge with an entropic quantity for the associated algebra. Through this assignment, inclusion monotonicity and strong-subadditivity properties shown by BP for generalized entanglement wedges would follow from various inequalities satisfied by algebraic entropies. We include a detailed appendix reviewing relevant algebraic background, including a discussion of algebraic entropies and their inequalities.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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