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Enregistrement W7110627308

Corrections to scaling in the 2D φ4 model: Monte Carlo results and some related problems

2024· article· en· W7110627308 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueBIRD (Basque Center for Applied Mathematics) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTheoretical and Computational Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRīgas Tehniskā Universitāte
Mots-clésScalingMonte Carlo methodUniversality (dynamical systems)Renormalization groupConsistency (knowledge bases)Feynman diagramExponentCoulombRenormalization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monte Carlo (MC) simulations have been performed to refine the estimation of the correction-to-scaling exponent ω in the 2D φ 4 model, which belongs to one of the most fundamental universality classes. If corrections have the form ∝ L −ω, then we find ω = 1.546(30) and ω = 1.509(14) as the best estimates. These are obtained from the finite-size scaling of the susceptibility data in the range of linear lattice sizes L ∈ [128, 2048] at the critical value of the Binder cumulant and from the scaling of the corresponding pseudocritical couplings within L ∈ [64, 2048]. These values agree with several other MC estimates at the assumption of the power-law corrections and are comparable with the known results of the ϵ-expansion. In addition, we have tested the consistency with the scaling corrections of the form ∝ L −4/3 , ∝ L −4/3 lnL and ∝ L −4/3/ lnL, which might be expected from some considerations of the renormalization group and Coulomb gas model. The latter option is consistent with our MC data. Our MC results served as a basis for a critical reconsideration of some earlier theoretical conjectures and scaling assumptions. In particular, we have corrected and refined our previous analysis by grouping Feynman diagrams. The renewed analysis gives ω ≈ 4 − d − 2η as some approximation for spatial dimensions d < 4, or ω ≈ 1.5 in two dimensions.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,430

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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