Supercooled Phase Transitions with Radiative Symmetry Breaking
本文提出了一个使用微扰方法且与模型无关的框架,用于推导可直接使用的公式,以研究由辐射对称性破缺驱动的一阶相变中的强超冷却现象,而这类相变是引力波和原初黑洞的重要来源。
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高能物理理论探索着宇宙最深层的奥秘,从基本粒子的相互作用到时空结构的本质,这一领域试图用数学语言描绘万物运行的底层逻辑。在 Gist.Science,我们致力于打破专业壁垒,让这些深奥的理论成果不再束之高阁。
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本文提出了一个使用微扰方法且与模型无关的框架,用于推导可直接使用的公式,以研究由辐射对称性破缺驱动的一阶相变中的强超冷却现象,而这类相变是引力波和原初黑洞的重要来源。
本文提出了一种自动化友好型算法,该算法利用 SMEFT 中可计算的 项来建模高阶截断不确定性,并使用极少的琐碎参数集,从而显著减少参数数量,并通过将边界约束在不确定性处于次要地位的运动学区域内来确保 EFT 的有效性。
这些来自上海 2026 年 Pre-Strings 学校的讲义全面概述了人工智能与弦理论之间的双向关系,涵盖了从场论视角下的神经网络基础,到利用神经网络定义和求解场论的应用,以及使用人工智能技术推动弦理论及相关数学物理研究的研究进展。
本文提出了一种针对 Majoron 暗能量的非平衡机制,其中隐藏的伪狄拉克惰性费米子库内的量子相干性诱导了一种滞后响应,从而动态地抑制了 Majoron 的速度,使得即使在 Majoron 质量超过哈勃尺度时,也能实现状态方程接近 -1 的亚稳态冻结相。
本文提出了一种机制,其中一个具有周期性非最小引力耦合的旁观者类轴子粒子在非振荡暴胀结束时经历真空流形翻转,从而使其随后的旋转能够通过自发重子生成过程同时产生重子不对称性并构成暗物质,前提是特定的非最小耦合强度能够防止凝聚体碎裂。
本文简要概述了作者与其已故合作者乔治·拉扎里德斯(George Lazarides)之间的联合研究,重点介绍了他们对曲率子假设(curvaton hypothesis)的开发与应用。
本文证明了包括图变换器在内的图神经网络可以在超过 2000 万个来自平面 超杨-米尔斯理论的图中实现近乎完美的分类准确率,同时通过减少高达 85.5% 的冗余数据,显著加速了图形自举算法。
本文认为,虽然共形规范对称性(CRT)在量子引力中通常不是一种规范对称性,但在特定的理论条件下,它可以作为平直时空和反德西特(AdS)时空中的渐近规范对称性,或者作为永恒德西特(dS)空间中自发破缺的规范对称性,尽管德西特空间中的实际测量限制制约了这些概念的物理实现。
本文介绍了包含完整电子质量依赖性的平面二圈四点费曼积分的计算,该计算针对辐射返回过程,克服了涉及嵌套平方根和椭圆几何结构的解析复杂性,从而为实现下一阶量子电动力学(NNLO QED)预言所必需的稳定数值评估提供了支持。
本文证明了采用有限路径积分极限可以产生绝对收敛的摄动级数,即使在围绕单个极小值进行展开时,也能精确复现非波莱尔可求和系统(例如双阱势)的解析结果。