Aspects of Resummation in Effective and Finite Temperature Field Theory
Notice bibliographique
Résumé
This thesis focuses on developing resummation techniques to study collider observables and cosmological phase transitions. In the first part of the thesis, an alternative formalism of Soft-Collinear Effective Theory (SCET) is used to study next-to-leading power (NLP) corrections in deep inelastic scattering (DIS) in the endpoint limit ($x \rightarrow 1$) and Drell-Yan production of gauge boson with transverse momentum small compared to their invariant mass (small-$q_T$). In the second part of the thesis, a modified version of the Optimized Partial Dressing (OPD) scheme is developed for perturbative thermal resummation of effective potential at finite temperature. The formulation of SCET used here does not separate the infrared degrees of freedom into separate modes, which makes it calculationally simpler to study NLP corrections. This is used to obtain the inclusive cross-section for DIS in the endpoint limit. It is also demonstrated that spurious endpoint divergence which appear at NLP is cancelled by the overlap subtraction which is required to remove double counting at leading power. For Drell-Yan production at small transverse momentum this formalism is used to calculate the inclusive cross-section in terms of power-suppressed operators which are also renormalized in the rapidity space. Finally for the work related to thermal resummation, it is shown that the original formulation of OPD scheme has large scale dependence when compared to techniques like Dimensional Reduction. It is demonstrated analytically and numerically that this scale dependence is significantly reduced for a $\phi^4$ theory by the inclusion of two loop sunset graphs and its daisy descendants.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».