de Sitter corrections to supertranslation Ward identity and soft graviton theorem

Cet article étudie la diffusion d'arbres de scalaires sans masse avec émission d'un graviton mou dans un patch statique de l'espace de de Sitter pour en déduire, à l'ordre perturbatif en petite constante cosmologique, des corrections au théorème de graviton mou de Weinberg et à l'identité de Ward des supertranslations, confirmant ainsi la cohérence entre ces deux formulations.

Pratik Chattopadhyay, Divyesh N. Solanki2026-03-02⚛️ hep-th

Covariant eigenmode overlap formalism for gravitational wave signals in electromagnetic cavities

Cet article présente un formalisme covariant et invariant par changement de coordonnées, basé sur un développement en modes propres, qui décrit l'interaction mécanique et électromagnétique des ondes gravitationnelles avec des cavités résonantes, en tenant compte des effets d'amortissement et du retour d'action électromagnétique pour faciliter la conception d'expériences de détection à haute fréquence.

Jordan Gué, Tom Krokotsch, Gudrid Moortgat-Pick2026-03-02⚛️ hep-th

Metastrings, Metaparticles and Black Hole Thermodynamics: On the Road Towards a Non-singular Black Hole Remnant

En utilisant la théorie des méta-corde et des métaparticules, cette étude démontre que le traitement cohérent de l'intrication entre les secteurs géométrique et dual de l'espace-temps modulaire permet de résoudre les pathologies thermodynamiques des trous noirs, conduisant à un remnant stable, non singulier et non matériel caractérisé par une aire minimale et une température maximale finie.

Paul-Robert Chouha2026-03-02⚛️ hep-th

Acoustic Black Hole in Hayward Spacetime: Shadow, Quasinormal Modes and Analogue Hawking Radiation

Cet article étudie un trou noir acoustique dans l'espace-temps de Hayward via la théorie de Gross-Pitaevskii relativiste, en analysant son ombre, ses modes quasi-normaux et son rayonnement de Hawking analogue, et démontre que l'augmentation du paramètre de réglage améliore la stabilité des modes, l'émission d'énergie et la taille de l'ombre.

Zhong-Yi Hui, Yu-Ye Cheng, Jia-Rui Sun2026-03-02⚛️ hep-th

Deep Horizon; a machine learning network that recovers accreting black hole parameters

L'article présente Deep Horizon, un réseau de neurones convolutif capable de reconstruire les paramètres physiques des trous noirs à partir d'images de leur ombre, démontrant que bien que la résolution actuelle de l'Event Horizon Telescope limite la précision de cette estimation, des missions spatiales futures à plus haute fréquence permettront une récupération fiable de l'ensemble des paramètres.

Jeffrey van der Gucht, Jordy Davelaar, Luc Hendriks + 5 more2019-10-29🔭 astro-ph.HE