Hiérarchie de fusion et systèmes T et Y pour le modèle de boucles diluées \\(A_2^{(2)}\\) sur le ruban
Bibliographic record
Abstract
Le modèle de boucles diluées \(A_2^{(2)}\) est étudié pour la géométrie d'un ruban de taille \(N\). Deux familles de conditions frontières sont connues pour satisfaire l’équation de Yang-Baxter à la frontière. Fixer ces conditions aux deux bouts du ruban donne un total de quatre modèles. Pour chaque modèle, les matrices de transfert, qui commutent entre elles, sont connues. Dans ce mémoire, la hiérarchie de fusion des matrices de transfert et les systèmes T et Y sont construits pour chaque modèle et pour un paramètre de croisement \(\lambda\) générique. Pour \(\lambda/\pi\) rationnel, il est prouvé qu'il existe une relation linéaire entre les matrices fusionnées qui ferme la hiérarchie de fusion en un système fini. Les relations de fusion et de fermeture permettent de calculer les premiers termes d'une expansion de l'énergie libre lorsque \(N\) est grand. Ces premiers termes correspondent à l'énergie libre de bulk et de bord. Les résultats analytiques sont en accord avec des résultats numériques obtenus pour de petits \(N\). Ce mémoire complète une étude des modèles \(A_2^{(2)}\) avec des conditions frontières périodiques (A. Morin-Duchesne, P.A. Pearce, J. Stat. Mech. (2019)).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".